粗糙集特征选择第21页

Attentional Feature Fusion阅读笔记

,FabianGieseke,StefanOehmcke,YiquanWu,KobusBarnard论文地址一、简介现有注意力存在三个缺点：1）有限的使用场景，SKNet和ResNeSt只关注同一层的特征选择

Ma lidong·2022-11-30 06:11

机器学习进阶第三节-决策树随机森林

决策树ID3使用信息增益/互信息进行特征选择C4.5信息增益率CART基尼系数决策树不加限制增长往往会过拟合，泛化能力弱，通过剪枝和做随机森林来减少过拟合现象随机森林多棵树理论上抑制过拟合bagging

yzy_1117·2022-11-30 02:50

浅读西瓜书（第四章）

从单一的数字大小拓展到特征选择。比如西瓜书中对

一缕阳光R·2022-11-30 02:20

吃瓜笔记---第四章决策树

注：本文只是本人阅读西瓜书及南瓜书的阅读笔记和心得，可能只有自己能看懂，鉴于本人水平有限，有极大可能出现错误，欢迎读者批评指正决策树的学习通常包括3个部分：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪1、信息增益自信息

deeplearningcc·2022-11-29 21:39

机器学习-（手推）线性回归3-正则化-岭回归（Ridge）-频率角度&贝叶斯角度

一、正则化-岭回归-频率角度回顾：LossFunction：过拟合的解决方法：①最直接：加数据②降维（特征选择/特征提取（PCA））③正则化（对参数空间，例如w的约束）正则化的框架：（L(w)：LossFunctionλ

M鱼小刀·2022-11-29 21:35

零散知识分享

/iris.model')#模型加载特征选择的方法方差选择发fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThreshold,chi2,S

龙寻天下·2022-11-29 20:29

【机器学习入门】(12) 特征工程：特征选择、数据降维、PCA

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的特征选择和数据降维。内容有：（1）过滤选择；（2）数据降维PCA；（3）sklearn实现那我们开始吧。

立Sir·2022-11-29 17:28

统计学习方法第五章决策树学习笔记

学习步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。5.1决策树的模型与学习5.1.1决策树模型5.1.2决策树与if-then规则内部条件------规则叶节点---------结论5.1.3决策树与条

辰明Xucy·2022-11-29 17:21

数据预处理概述

数据预处理是指在对数据进行数据挖掘的主要处理以前，先对原始数据进行必要的清洗、集成、转换、离散、归约、特征选择和提取等一系列处理工作，达到挖掘算法进行知识获取要求的最低规范和标准。

IMMOMMOI·2022-11-29 15:36

阿里天池-零基础入门CV赛事- 街景字符编码识别-Task1 赛题理解

2、基本思路：基本思路就是训练样本集特征提取和特征选择，然后来训练一个字符识别的模型，最后通过这个模型来检测测试样本集的位置和识别测试样本集，与测试样本集标准标签进行比对，从而得到准确率。

weixin_45012013·2022-11-29 15:31

决策树算法学习

决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。

Abel_____·2022-11-29 14:39

【Spark MLlib】（二）Spark MLlib 特征工程 - 提取、转换和选择

云祁·2022-11-29 11:08

使用SPARK进行特征工程

文章目录特征工程预处理特征选择归一化离散化Embedding向量计算效果对比特征工程在机器学习领域，有一条尽人皆知的“潜规则”：Garbagein，garbageout。

bugmaker.·2022-11-29 11:38

常用决策树模型ID3、C4.5、CART算法

决策树通常有三个步骤：特征选择决策树的生成决策树的剪枝决策树的优点和缺点优点：决策树算法中学习简单的决策规则建立决策树模型的过程非常容易

阿松丶·2022-11-29 09:36

多元线性回归改进Ridge&Lasso

正则化regularization正则项Lasso回归和Ridge岭回归L1稀疏L2平滑L1稀疏的应用--特征选择Lasso与Ridge例子L1和L2正则项同时作用--Elas

PD我是你的真爱粉·2022-11-29 09:12

多元线性回归-Lasso

目录1.Lasso与多重共线性2.Lasso的核心作用：特征选择3.选取最佳的正则化参数取值1.Lasso与多重共线性Lasso全称最小绝对收缩和选择算子(Leastabsoluteshrinkageandselectionoperator

talle2021·2022-11-29 08:54

中文信息处理（五）—— 文本分类与文本表示

文本分类1.1文本分类方法基于传统机器学习的文本分类1.2文本分类的一般流程2.基于向量空间模型(VSM)的文本表示方法2.1one-hot表示2.2VSM①文档（Document）②项（Term）2.3特征选择常用方法

·2022-11-29 06:50

文本分类中的文本特征表示

而特征选择会对分类结果产生极大的影响。因此，文本的特征表

算法小白_gyl·2022-11-29 06:19

FindVariableFeatures（高可变基因）和FindMarkers（差异表达基因）的区别

1FindVariableFeatures()–特征选择:高变异基因就是highlyvariablefeatures（HVGs），就是在细胞与细胞间进行比较，选择表达量差别最大的基因，Seurat使用FindVariableFeatures

hyena_7·2022-11-28 20:18

生信入门（六）——单细胞分析（Seurat）

—单细胞分析（Seurat）文章目录生信入门（六）——单细胞分析（Seurat）一、数据导入1、数据来源2、数据导入二、标准预处理1、QC和选择细胞进行进一步分析2、规范化数据3、识别高度可变的特征（特征选择

柚子味的羊·2022-11-28 20:17

面向入门者的特征选择通俗讲解，赶紧收藏

据《福布斯》报道，每天大约会有250万字节的数据被产生。然后，可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析，以便提供分析和作出预测。尽管在大多数情况下，在开始任何统计分析之前，需要先对最初收集的数据进行预处理。有许多不同的原因导致需要进行预处理分析，例如：收集的数据格式不对（如SQL数据库、JSON、CSV等）缺失值和异常值标准化减少数据集中存在的固有噪声（部分存储数据可能已损坏）数据集中的某

Python数据开发·2022-11-28 15:32

TensorFlow之文本分类算法-3

1前言2收集数据3探索数据4选择模型5准备数据N-gram向量集序列向量集序列向量集主要是用于序列模型中对文本执行分词与向量化，与n-gram向量集类似，也使用特征选择与标准化的技术优化序列向量集的表示

uesowys·2022-11-28 12:34

python tfidf特征变换_Spark MLlib机器学习开发指南(4)--特征提取--TF-IDF

weixin_39969257·2022-11-28 11:36

通道注意力机制keras_【干货】基于Keras的注意力机制实战

可以把Attention看成模型中的一个特征选择组件，特征选择一方面可以增强模型的效果，另一方面，我们可以通过计算出的特征的权重来计算结果与特征之间的某种关联。

weixin_39869043·2022-11-28 08:29

使用线性判别分析(LDA)进行特征降维

使用线性判别分析降维降维的目的降维需求与维度控制线性判别分析(LDA)LDA的原理使用LDA处理二分类问题使用LDA处理多分类问题LDA的实现降维效果的评价降维的目的特征选择的目的是筛选出最为重要，最为关键的特征

唐犁·2022-11-28 08:30

模式识别复习笔记

目录一、模式识别绪论1.前置概念2.系统典型构成（行文结构）二、特征选择与提取1.特征选择（1）选择准则——类别可分离性判据

-KARAS-·2022-11-27 22:58

halcon学习笔记4-字符识别（包括汉字识别）

本篇笔记着重写的是如何训练汉字字符，让电脑能够识别出来汉字1.使用系统训练好的文件完成车牌的识别首先我在网上随便找了一直车牌图像然后灰度化再进行阈值操作下一步连通区域后进行特征选择，因为识别中文要训练，

丶听涛·2022-11-27 22:21

【可解释机器学习】-线性回归案例【lasso特征选择版】（python）

阅读本文前需要先阅读：【可解释机器学习】-线性回归案例【基础版】可解释机器学习：黑盒模型可解释性理解指南作者:【德】ChristophMolnar出版社:电子工业出版社译者:朱明超英文版（作者在持续更新）：InterpretableMachineLearning原书github：GitHub-christophM/interpretable-ml-book:Bookaboutinterpretab

totobey·2022-11-27 19:24

机器学习相关(很粗略地过了一遍以后慢慢补充)

机器学习的流程机器学习的算法KNNKNN与K_means的异同KNN流程KD树KNN的步骤线性回归逻辑回归决策树集成学习Kmeans聚类朴素贝叶斯SVMEMHMMXBOOSTLightGBM机器学习的思路：如何根据数据特征选择方法机器学习的流程

犬儒小姐的顶碗人·2022-11-27 18:51

K-Means聚类算法（二）：降维，图片矢量量化

例如，特征选择的降维是直接选取对模型贡

菜鸟小_pu·2022-11-27 17:15

聚类算法用于降维

特征选择的降维是直接选取

Lupin123123·2022-11-27 17:14

特征选择 | MATLAB实现特征变量相关性分析(Pearson相关系数，Kendall相关系数和Spearman相关系数)

机器学习之心·2022-11-27 17:43

三维点云预处理之点云去噪

点云数据的去噪方式有很多，不同的点云类型也可以通过分析其具体特征选择适合的去噪方法，如对于扫描线型的点云分布类型，通过拟合曲线求偏差可以很好的过滤掉噪点（可参考你做物理实验时对数据的处理方法）。

穆杉逐云·2022-11-27 16:13

PIAFusion

（四）此外，我们不仅展示了我们的自适应特征选择方法的能力，还展示了我们的方法在高

越过小山丘·2022-11-27 09:06

常见近红外/红外光谱数据预处理方法及MATLAB实现

在近红外等光谱数据分析建模过程中，最关键的一步除了特征选择之外就是光谱数据预处理，预处理的原因是光谱数据除了纯光谱（purespectra）之外还包含基线漂移、噪声等信号，与此同时存在着因样本大小以及环境等因素带来的谱线偏移

一条大咸咸鱼·2022-11-27 07:01

光谱特征选择---竞争自适应重加权采样CARS

多元校正模型是目前多组分光谱分析的主要分析方法，但是实际分析数据存在严重的共线性和冗余干扰问题，此外，如何去解释建模变量对实际分析过程具有重要意义。因此，无论从模型性能提升还是模型变量解释方面都有必要对分析数据进行变量选择。本周跟大家分享一篇经典论文：HongdongLi,etal.Keywavelengthsscreeningusingcompetitiveadaptivereweighteds

一条大咸咸鱼·2022-11-27 07:31

光谱特征选择---非信息变量剔除UVE

作为光谱分析的经典算法之一，非信息变量剔除（UninformativeVariablesElimination,UVE）自1996年提出后一直被广泛应用于光谱分析领域，至今相关的研究论文都在使用或者对比UVE算法，因此有必要对UVE的原理、使用及绘图进行分享，作者的原文题目为EliminationofUninformativeVariablesforMultivariateCalibration，

一条大咸咸鱼·2022-11-27 07:31

机器学习sklearn-特征过程及数据预处理

中的的数据预处理和特征工程2数据预处理Preprocessing&Impute2.1数据无量纲化2.1.1数据归一化2.1.2数据标准化2.2缺失值2.3处理分类型数据：编码和哑变量2.4处理连续性特征：二值化与分段3特征选择

kongqing23·2022-11-27 05:45

使用逻辑回归制作信用卡评分卡

主要包括特征预处理、特征选择、数据分箱、将特征WOE值映射到数据中、使用逻辑回归进行建模和参数优化。ps：第一次写，请多指教。二、数据集介绍数据集约15W条样本数据，各

breeze199511·2022-11-26 08:36

机器学习特征选择—使用遗传算法进行特征选择

目录0、前言1、遗传算法概念2、基于DEAP库的python遗传算法特征选择3、我的遗传算法特征选择代码及一些代码函数解析4、完整代码0、前言差不多有大半年没有写博客了，这段时间没有学习什么新的知识和总结

暂未成功人士！·2022-11-26 07:00

多目标优化--学习笔记（三）

多目标特征选择文献阅读主要内容（1）特征选择（2）多目标差分进化算法（3）基于小生境的多目标方法一、特征选择二、多目标差分进化算法

snailscholar·2022-11-26 06:42

Group Lasso

简介Lasso（leastabsoluteshrinkageandselectionoperator，又译最小绝对值收敛和选择算子、套索算法）是一种同时进行特征选择和正则化（数学）的回归分析方法，旨在增强统计模型的预测准确性和可解释性

llzz嗯哈·2022-11-25 23:48

特征工程(五)特征选择(3)—基于模型的特征选择

1、SelectKBest和自然语言处理importpandasaspd#读取推文数据集tweets=pd.read_csv('../data/twitter_sentiment.csv',encoding='latin1')tweets.head()#从sklearn中导入网格搜索模块fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV#创建一个函数，用来评

undo_try·2022-11-25 23:12

《特征工程入门与实践》读书笔记三

7.特征转换和特征选择相比，区别在于：特征选择得到的特征属于原始数据集中的特征集合，但是特征转换得到的特征并不是如此。本部分将介绍3部分的内容：（1）PCA；（2）LDA；（3）机器学习流水线。

PasPerCon·2022-11-25 23:09

Lasso 稀疏约束 + Group Lasso 分组最小角回归算法

背景Lasso（leastabsoluteshrinkageandselectionoperator，又译最小绝对值收敛和选择算子、套索算法）是一种同时进行特征选择和正则化（数学）的回归分析

byn12345·2022-11-25 23:36

1.决策树C4.5算法

文章目录一、概述二、改进表现三、优缺点四、决策树1.特征选择2.决策树的生成3.决策树的剪枝一、概述 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。

gnaHuhSiL·2022-11-25 21:50

决策树（ID3，C4.5，CART，基于 sklearn 和 Numpy 实现）

决策树的核心包括：①特征选择，

Stellaris_L·2022-11-25 21:19

机器学习-时间序列

前言：关于时间序列：我做了很多摸索探究，先不说深度学习吧，把机器学习玩6了吧文章目录预测质量评价指标平滑指数平滑双指数平滑时序的特征提取时差时间特征目标编码特征选择深度学习注意点预测质量评价指标R平方:

银晗·2022-11-25 21:43

机器学习之树形算法(一)：决策树

目录一、决策树介绍二、决策树特征选择三、决策树的生成四、决策树的剪枝五、CART算法总结参考资料：《统计学习方法》李航一、决策树介绍目前最流行的一类机器学习算法是树形算法（决策树、随机森林、GBDT、XGBoost

大哇唧·2022-11-25 21:08

（四）决策树与python代码实现ID3算法

是基于树结构来进行决策的根据损失函数最小化的原则建立决策树模型决策树内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类决策树可以看成if-then规则的集合决策树的一条路径对应于划分中的一个单元决策树常用的算法有ID3、C4.5与CART决策树算法通常是一个递归的过程决策树学习通常包含三个步骤：特征选择

十二十二呀·2022-11-25 17:41

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