粗糙集特征选择第23页

L1,L2正则化为什么能解决过拟合

L1正则化的解具有稀疏性，可用于特征选择。L2正则化的解都比较小，抗扰动

墨小青的程序园·2022-11-22 08:44

决策树算法原理

决策树模型的主要知识有三部分：决策树生成算法、特征选择、剪枝。决策树生成算法决策树算法如下：关键在于第8步，如何选择最优的划分属性。

爱问西瓜爱大树·2022-11-22 04:11

决策树-缺失值和连续值处理及属性划分

决策树学习通常包含这几个方面：特征选择、决策树生成、决策树剪枝、缺失值/异常值处理、决策树集

taoKingRead·2022-11-22 04:04

Cart决策树算法原理学习

一、分类树1.1特征选择（基尼指数）在构建cart决策树的时候，是通过选择基尼系数来评价特征的重要性，选择基尼指数最小的来作为划分依据。

Yzy_gold·2022-11-22 04:58

特征工程介绍

实践前需要安装sklearn库，它提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理，特征选择，降维等。本文中使用sklearn中的IRIS（

MoModel·2022-11-22 03:02

特征工程(五)—(1)特征选择_更好的特征

1、特征选择,何为更好的特征？特征选择是从原始数据中选择对于预测流水线而言最好的特征的过程。特征选择会尝试剔除数据中的噪声。在特征工程中，什么是更好的特征呢？

undo_try·2022-11-22 02:55

特征工程(五)—(2)特征选择_基于统计的特征选择

基于统计的特征选择基于统计的特征选择，可以使用皮尔逊相关系数、假设检验来帮助我们进行特征选择。

undo_try·2022-11-22 02:55

数据挖掘流程（三）：特征工程

数据理解EDA特征清洗特征构造特征选择特征降维特征类别不平衡目录特征工程1.数据理解EDA1.1数据简略观测1.2数据统计1.3数据正态性检验1.4绘图2.特征清洗2.1

天狼啸月1990·2022-11-22 02:22

特征工程

一、特征工程简介二、特征构建三、数据预处理四、特征选择五、特征提取一、特征工程简介1.1特征工程是什么？特征工程是这样一个过程：将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征，从而提高机器学习性能。

mayanli123·2022-11-22 02:21

联邦学习中的后门攻击的防御手段

参考链接后门攻击的防御手段横向对比防御方法概述下表是将防御方法用到的10种思想进行了简要对比，包括基于过滤投毒数据的防御、基于增强模型稳定性的防御、基于差分隐私的防御、基于特征提取与特征选择（基于降维）

Juli_Eyre·2022-11-22 00:16

吃瓜教程 | Datawhale 打卡（Task 03）

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。常见决策树算法：ID3决策树C4.5决策树CART决策树剪枝处理剪枝(pruning)是决策树学习算法对付"过拟合"的主要手段。

au1n·2022-11-21 23:43

Spark.SQL时间序列缺失值填充与异常值处理

平滑方法3.总结本文为销量预测第3篇：缺失值填充与异常值处理第1篇：PySpark与DataFrame简介第2篇：PySpark时间序列数据统计描述，分布特性与内部特性第4篇：时间序列特征工程第5篇：特征选择第

fitzgerald0·2022-11-21 22:45

机器学习算法基础-day01

与特征工程1.1数据的来源与类型1.2数据的特征抽取1.2.1分类特征变量提取1.2.2文本特征提取1.2.3one-hot编码分析1.3数据的特征预处理1.3.1单个特征1.3.2多个特征1.4数据的特征选择

weixin_47049321·2022-11-21 21:12

机器学习之PCA特征降维+案例实践

丶凉介·2022-11-21 21:09

常用的特征选择方法

常用的特征选择方法链接：https://www.zhihu.com/question/28641663/answer/110165221著作权归作者所有。

__矮油不错哟·2022-11-21 21:06

浅谈五种常用的特征选择方法

点击关注｜设为星标｜干货速递在许多机器学习相关的书里，很难找到关于特征选择的内容，因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一个子模块，一般不会单独拿出来讨论。

欣一2002·2022-11-21 21:33

常见特征选择方法

特征选择就是从原始特征中选取一些最有效的特征来降低维度,，提高模型泛化能力减低过拟合的过程，主要目的是剔除掉无关特征和冗余特征，选出最优特征子集。

牧野渔樵·2022-11-21 21:33

常见的六种特征选择方法

1）DF(DocumentFrequency)文档频率DF:统计特征词出现的文档数量，用来衡量某个特征词的重要性2）MI(MutualInformation)互信息法互信息法用于衡量特征词与文档类别直接的信息量。如果某个特征词的频率很低，那么互信息得分就会很大，因此互信息法倾向"低频"的特征词。相对的词频很高的词，得分就会变低，如果这词携带了很高的信息量，互信息法就会变得低效。3）(Informa

俺也一样·2022-11-21 21:31

一些特征选择方法(II)

LDAPCA参考：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html假设我们只有a和b两个字段，那么我们将它们按行组成矩阵XX：X=(a1b1a2b2⋯⋯ambm)X=(a1a2⋯amb1b2⋯bm)然后我们用XX乘以XX的转置，并乘上系数1/m1/m：1mXXT=(1m∑mi=1a2i1m∑mi=1aibi1m∑mi=1aibi1m∑mi=

uncle_gy·2022-11-21 21:00

常用文本分类特征选择方法

常采用特征选择方法。

Coding.Hui·2022-11-21 21:59

特征选择的几种方法

Rnan-prince·2022-11-21 21:27

常用特征选择方法

本文展示了三种常用的特征选择方法：皮尔逊相关系数法、递归特征消除法、格兰杰因果检验法。

行者无疆_ty·2022-11-21 21:24

特征选择方法最全总结！

上个月扫读完《阿里云天池大赛赛题解析》[1]后，看到书中对特征选择的讲述，于是便打算借此机会，系统梳理下各种特征选择方法。如有不足，还望指正。

Datawhale·2022-11-21 21:53

三种常见的特征选择方法

特征选择特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。

bugmaker.·2022-11-21 21:52

机器学习特征选择方法实战

本文介绍机器学习中特征选择的统计方法，这些方法在工业界开发中非常常用，也是机器学习算法工程师必会技能之一。

&永恒的星河&·2022-11-21 21:12

机器学习实战(二)——python实现决策树

.决策树介绍决策树是一种基本的分类和递归方法，决策树由节点和有向边组成内部节点表示一个特征或者属性叶子节点表示一种分类有向边表示选择某种特征之后对数据集进行划分2.决策树学习决策树的生成包括三个步骤:特征选择

dream or nightmare·2022-11-21 19:13

时间序列预处理

数据预处理的主要流程为：数据清洗、特征选择、归一化处理、划分窗口、Shuffle和划分数据集等五个阶段。

行者无疆_ty·2022-11-21 18:01

决策树-离散连续值如何构造决策树

2，一棵决策树的生成过程主要分为以下3个部分:特征选择：特征选择是指从训练数据

x_iesheng·2022-11-21 16:09

决策树算法--原理与python代码实现

目录算法简单介绍特征选择信息增益信息增益比基尼指数决策树的生成ID3算法C4.5算法CART算法决策树的剪枝介绍三种算法比较算法简单介绍决策树是一种基本的分类与回归算法，本文介绍该算法的分类应用。

Let it go !·2022-11-21 16:59

数据处理----------特征选择+降维

########## 以前总觉得背诵是属于文科生的行为，跟工科有着十万八千里的距离，历时一个月没有跟进课程，再看之前敲过的代码，尤其是方法和包名，都变的陌生了许多。~没有捷径，就是理解+反复练习+定期回顾+背记（不论新的知识点还是代码）###########importnumpyasnpimportwarningsfromsklearn.feature_selectionimportVarianc

小白进阶---持续充电中·2022-11-21 16:10

分类算法学习（三）决策树

通常决策树学习包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪

曾鸿举·2022-11-21 12:31

机器学习面试知识点总结

文章目录计算学习理论过拟合与欠拟合过拟合欠拟合偏差与方差最大似然估计与贝叶斯估计极大似然估计贝叶斯决策论贝叶斯估计特征工程与特征选择特征工程逐层归一化特征选择模型融合融合策略评估方法与评价指标评估方法评价指标优化算法正则化深度模型中的优化采样聚类与降维聚类降维

siyan985·2022-11-21 11:25

机器学习——决策树学习

机器学习——决策树学习一、什么是决策树二、决策树的学习过程特征选择：决策树生成：剪枝：三、决策树的一个具体的实例导入数据pythonstrip()函数和split()函数的详解及实例数据处理提取到训练集中的标签给数据的每一列添加上标签

我们不生产代码，只是代码的搬运工·2022-11-21 11:54

机器学习------决策树------泰坦尼克号生存案例

通常决策树学习包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪优点：计算复杂度不高，输出结果用于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理逻辑回归等不能解决的

Micaelyu·2022-11-21 11:15

使用优化的基于模糊规则的特征选择技术和基于树的集成方法进行山洪敏感性建模--文献阅读

文章连接Flashfloodsusceptibilitymodelingusinganoptimizedfuzzyrulebasedfeatureselectiontechniqueandtreebasedensemblemethods-ScienceDirecthttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969719309349?

Z_W_H_·2022-11-21 08:52

297个机器学习彩图知识点（5）

1.岭回归2.安斯库四重奏3.偏差方差4.自助采样法5.能力6.最优化算法7.常见激活函数8.凹凸函数9.条件概率10.置信区间11.模型的一致性12.代价函数13.交叉熵14.决策边界15.特征选择策略

冷冻工厂·2022-11-21 07:57

决策树系列(四)——基于决策树算法实现员工离职率预测

文章目录基于决策树算法实现员工离职率预测一、引入工具包二、数据加载三、数据预处理3.1重复值处理3.2缺失值处理3.3异常值处理四、特征选择4.1删除明显无关特征4.2查看数值型特征相关性4.3类别型特征探索性分析五

初一··2022-11-21 07:07

时间序列-第三方库：tsfresh【特征提取、特征选择】

一、tsfresh概述tsfresh可以自动计算大量的时间序列特性，包含许多特征提取方法和强大的特征选择算法。tsfresh用于从时间序列和其他序列数据中进行系统特征工程。

u013250861·2022-11-21 07:35

时间序列工具库学习（1） tsfresh特征提取、特征选择

1.更新清单：2022.01.07：初次更新文章2.了解、安装tsfreshtsfresh可以自动计算大量的时间序列特性，包含许多特征提取方法和强大的特征选择算法。

Tony Einstein·2022-11-21 06:51

从零学习机器学习七：聚类算法

4模型评估4.1误差平方和（SSE）4.2”肘“方法-K值确定4.3轮廓系数法（SC）4.4CH系数4.5总结5算法优化5.1优缺点5.2Canopy算法5.9总结6特征工程-特征降维6.1降维6.2特征选择

火航·2022-11-21 05:41

python 逻辑回归，预测银行客户是否购买定期存款

问题：逻辑回归其实是一个二分类问题，预测银行客户是否购买定期存款我们会提出以下一些问题：(1)影响银行客户购买定期存款的因素有哪些(2)对于类别变量我们应该怎样处理，(3)我们应该怎样进行特征选择(4)

下雨天再见·2022-11-21 03:27

【sklearn】线性回归、最小二乘法、岭回归、Lasso回归

1.2.2、MATLAB实现最小二乘法（矩阵变换）二、岭回归与Lasso回归岭回归——（权值衰减）2.1.1、岭回归原理2.1.2、Python实现岭回归2.1.3、MATLAB实现岭回归Lasso回归——（特征选择

胖墩会武术·2022-11-21 03:20

机器学习——从基本概念到入手

数据集的基本操作小数据集的获取大数据集的获取获取数据的返回类型数据集的划分sklern划分数据集API特征工程特征提取字典特征提取文本特征提取中文特征提取Tf-idf文本特征提取特征预处理归一化（小数据）标准化(大数据)特征降维特征选择

甩一手好枪·2022-11-21 03:32

特征选择与稀疏学习详解

目录一、特征选择的总体介绍1、特征（1）相关特征（2）无关特征（3）冗余特征2、特征选择的定义与原因（1）定义（2）进行特征选择的原因3、如何选取一个包含所有重要信息的特征子集（如何进行特征选择）4、常见的特征选择方法二

tt丫·2022-11-21 03:30

西瓜书11-特征选择与稀疏学习

chapter11特征选择与稀疏学习11.1子集搜索与评价给定属性集，其中有些属性可能很关键，而另一些属性可能没什么用，我们将属性称为“特征”，对当前学习任务有用的属性称为“相关特征”，没什么用的称为“

weixin_41872340·2022-11-21 02:02

数据挖掘机器学习[七]---2021研究生数学建模B题空气质量预报二次建模求解过程：基于Stacking机器学习混合模型的空气质量预测｛含码源+pdf文章｝

汽车交易价格预测详细版本[二]｛EDA-数据探索性分析｝数据挖掘机器学习---汽车交易价格预测详细版本[三]｛特征工程、交叉检验、绘制学习率曲线与验证曲线｝数据挖掘机器学习---汽车交易价格预测详细版本[四]｛嵌入式特征选择

汀、·2022-11-21 01:03

机器学习之主成分分析

主成分分析（无监督降维）降维技术：特征选择：从一个特征的集合里面，挑选出相应的特征。是直接抽取特征提取：不仅仅是提取了，而是通过组合或运算的方式，从现有的特征中抽象出新的特征。

爱吃小巴掌·2022-11-20 23:35

决策树(四)之Python实现CART算法

它同样由特征选择、树的生成及剪枝组成，既可以用于分类也可以用于回归。

三岁就很萌@D·2022-11-20 20:01

有亿点点烧脑的粗糙集属性约简----4 模糊自信息测度及其特征选择应用

模糊自信息测度及其特征选择应用1模糊自信息及相关性质1.1安全决策自信息1.2风险决策自信息1.3安全-风险决策自信息1.4相对决策自信息2应用举例3小结参考文献模糊自信息可以表示信号的不确定性。

iQoMo·2022-11-20 15:04

有亿点点烧脑的粗糙集属性约简----3 邻域自信息测度及其特征选择应用

邻域自信息测度及其特征选择应用1邻域自信息及相关性质1.1确信决策自信息1.2可能决策自信息1.3有效决策自信息1.4相对决策自信息2应用举例3小结参考文献邻域粗糙集是处理数据挖掘不确定性的有效方法之一

iQoMo·2022-11-20 15:03

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