粗糙集特征选择第30页

Python特征降维知识点总结

实例fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThreshold#特征选择VarianceThreshold删除低方差的特征(删除差别不大的特征)var

·2021-08-15 17:54

SAPD：FSAF升级版，合理的损失值加权以及金字塔特征选择 | ECCV 2020

针对anchor-point检测算法的优化问题，论文提出了SAPD方法，对不同位置的anchorpoint使用不同的损失权重，并且对不同的特征金字塔层进行加权共同训练，去除了大部分人为制定的规则，更加遵循网络本身的权值进行训练来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:SoftAnchor-PointObjectDetection论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.12448

·2021-07-27 19:17

2021-04-10 ch4模型泛化和过拟合

L1和L2正则由于使用L1正则之后，很多参数变成了0，这自然就起到了特征选择的目的。让模型的参数变稀疏。L1正则所存在的潜在的问题:1、计算上的挑战无法很好地融合到梯度下降法，对于||

柠樂helen·2021-07-18 18:27

Spark ML Tuning：模型选择和超参调优

我们知道Pipeline可以看成是多个算法的组装，比如用特征提取的算法、特征转换的算法、特征选择的算法再加上对特征学习的分类聚类回归协同过滤等等算法组合成一个Pipeline。

shohokuooo·2021-06-26 22:35

基于邻域粗糙集算法python实现

这个是之前一篇粗糙集相对属性约简python实现的一个小小改进当中距离函数使用的是欧几里得距离公式，入坑没多久，代码写的不是很好，请见谅。

We2sWing·2021-06-26 10:31

【数据分析/挖掘】【数据预处理&特征工程&数据处理】快速入门+案例+代码+GIF实操

这篇文章主要是在数据清洗后的特征工程的实现，特征工程包含三个方面，分别为特征提取、特征创造、特征选择。特征提取特征创造特征选择从文字、图像、声音等其他非结构化数据中提取新信息作为特征。

卯月七·2021-06-26 08:41

OSCA教程2 | Overview

bioconductor.org/books/release/OSCA/overview.html主要分为六个部分：1.实验设计2.数据预处理3.构建SingleCellExperiment对象4.数据处理：质控，标准化，特征选择

ScorpioGirll·2021-06-24 05:27

[转]一些实用的机器学习工具箱和代码

dimensionreduction:http://www.cad.zju.edu.cn/home/dengcai/Data/data.html蔡登的论文代码，主要是降维的如PCA,LDA等，还有谱回归、特征选择

andyhacker·2021-06-23 12:24

R语言中回归和分类模型选择的性能指标

请注意，此处介绍的性能指标不应用于特征选择，因为它们没有考虑模型的复杂性。回归的绩效衡量对于基于相同函数集的模型，RMSE和R2通常用于模型选择。均方误差均方误差由比较预测y^y^与观察到的结果yy

tecdat拓端·2021-06-23 04:17

随机森林、EM、HMM、LDA

由于它优点很多，适应比较广泛.1、能够处理高维数据，不用做特征选择，自动选出那些特征重要。2、训练速度快，分类精度高。3、能检测到特征之间的相互影响。4、不会产生过拟合。

xxyytt·2021-06-22 09:49

机器学习--集成学习模型

Stacking:聚合多个分类或回归模型（可以分阶段来做）一.Bagging模型全称：bootstrapaggregation（说白了就是并行训练一堆分类器）最典型的代表就是随机森林随机：数据采样随机，特征选择随机森林

YCzhao·2021-06-21 22:17

面试中还说不全数据预处理的方法？看这里，总结好的文档统统送给你！

数据预处理的方法主要包括去除唯一属性、处理缺失值、属性编码、数据标准化正则化、特征选择、主成分分析等，这篇文章将会全面地总结数据预处理的基本方法。

数据万花筒·2021-06-21 19:38

使用sklearn做特征选择

此时我们需要进行一项必要的工作：特征选择1特征选择我们主要关心以下几个问题：1、特征差异性。也就是一列特征值若几乎没有什么变化

0过把火0·2021-06-20 18:16

机器学习中特征选择怎么做？这篇文章告诉你

来源|AI开发者简介据《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

视学算法·2021-06-15 14:28

《特征工程入门与实践》学习笔记

书本结构与框架：第1章~第5章机器学习流水线：探索性数据分析→特征理解→特征增强→特征构建→特征选择第6章~第7章特征提取：特征转换+特征学习第8章为案例分析，包含面部识别和酒店评论两个实战案例。

zTonyz·2021-06-12 15:08

比赛解决方案

【评价指标】归一化均方根误差的均值【模型】lgb+统计规则【特征工程】【特征选择】1.特征重要性排序：根据树模型输出的特征重要性进行筛选，去掉重要性低的特征。

欧文坐公交·2021-06-09 15:26

指标、性能

【0，1】越接近1越好标准化公式：（x-mean)/std交叉验证偏差——方差的折中k较小时，偏差较低，方差较高，测试集小k较高时，偏差较高，方差较低，测试集大交叉验证的辅助功能：参数调节，模型选择，特征选择实验处理方式

zhouyilian·2021-06-09 02:21

线性回归与评价指标-2

机器学习绝对不是一个一个孤立的算法堆砌起来的，想要像看《算法导论》这样看机器学习是个不可取的方法，机器学习里面有几个东西一直贯穿全书，比如说数据的分布、最大似然（以及求极值的几个方法，不过这个比较数学了），偏差、方差的权衡，还有特征选择

孔子想了想然后说子曰_·2021-06-07 19:40

特征选择-PCA

1.PCA定义PCA（主成成分分析）是将输入特征转换为其主成分的系统化方式。这些主成分作为在分类或回归任务中新特征。主成分的定义是数据中会使方差最大化的方向，它是在对特征数据执行投影或压缩时，最大化的降低信息丢失。可对主成分划分等级。主成分等级越高，产生的方差越大。产生方差最大的主成分即为第一主成分。产生方差第二大的成分即为第二主成分。依次类推。主成分在某种意义上是垂直的。因此从数学的角度出发，第

Spinggang·2021-06-07 13:12

特征工程2

多特征多特征的情况可以分为两大类，一个是特征压缩或降维，一类是特征选择，当然业务模型来说广义上也可以都视为降维，减少了特征维度的数量，只是一种用的是模型来转换，一种是用特征选择来做。

haleyprince·2021-06-07 11:58

特征选择技术

基于考察变量与结果关系、提高结果匹配度或者是减少数据量的需要，我们有时候要对数据报表中的各个特征或自变量进行筛选。特征筛选是机器学习技术的核心概念之一，筛选重要特征、摒弃不相关或相关性低的特征在很多情形下能够显著提高模型的预测效率和水平。总体来说，对数据进行特征筛选有以下几点好处：减少过拟合更少的冗余信息有利于避免模型在噪音干扰信息上做过多训练提高预测水平更少的误导性信息有利于模型预测水平的提高节

suppozen·2021-06-06 22:21

Lasso回归模型-参数求解

由之前的文章可知，目标函数为了防止过拟合或者限制参数，一般会加L1正则化和L2正则化，下面来介绍关于L1正则，Lasso正则，因为Lasso是可以进行特征选择降维的功能，L1和L2正则https://www.jianshu.com

学人工智能的菜菜·2021-06-05 02:33

Udacity 数据分析进阶课程笔记L42：特征选择

方法一：加入新特征的通过直觉构建代码实现可视化评估重复上述过程警惕特征漏洞任何人都有可能犯错—要对你得到的结果持怀疑态度！你应该时刻警惕100%准确率。不寻常的主张要有不寻常的证据来支持。如果有特征过度追踪你的标签，那么它很可能就是一个漏洞！如果你确定它不是漏洞，那么你很大程度上就不需要机器学习了——你可以只用该特征来分配标签。方法二：删除特征删除特征的情况：噪音大、过拟合、和其他特征高度相关、使

有刺客·2021-06-04 06:44

特征工程之特征选择(3)----F检验和互信息法

文章目录前言F检验法F检验概述示例互信息法互信息法概述示例前言前面已经讲了方差过滤和卡方过滤，如果这两种方法过滤后的数据还是不能令人满意，就可考虑这篇文章要将的F检验法，和互信息法。F检验法F检验概述F检验又称为ANOVA，方差齐性检验，是用来捕捉标签与每个特征之间线性关系的过滤方法。F检验即可做分类也可以做回归分类：feature_selection.f_classif(标签离散)回归：feat

iostreamzl·2021-05-30 21:20

特征工程之特征选择(2)----卡方过滤

文章目录问题的引入卡方检验卡方检验概述对负数特征的处理示例1导入相关模块数据处理过滤前随机森林分类器表现卡方过滤1---保留300个特征参数k的学习曲线对方法1中k值设定的思考示例2概述获得p值k值计算总结问题的引入方差过滤掉的是哪些特征方差不高于阈值的特征，留下了的是方差比较大的特征，这只能反应该特征变化比较多，并不能反映于标签之间的直接相关性。我们希望选出的是与标签相关且有意义的特征，因为这样

iostreamzl·2021-05-29 22:25

特征工程之特征选择(1)----方差过滤

文章目录特征工程概述特征工程的三个步骤特征选择之前的注意事项方差过滤法示例数据下载导入相关模块加载数据特征标签分离删除方差为0的特征get_support()方法查看特征的删除情况设置阈值，删除特征方差过滤对模型的影响对随机森林的影响原始数据的运行时间与表现过滤后的运行时间与表现对

iostreamzl·2021-05-29 09:38

集成学习中的随机森林

随机森林是Bagging的升级，它和Bagging的主要区别在于引入了随机特征选择。本文分享自华为云社区《集成学习中的随机森林》，原文作者：chengxiaoli。随机森林是集成算法最前沿的代表之一。

华为云·2021-05-27 14:07

吴恩达机器学习-10-异常检测

万物皆可转换”在本周中主要讲解了机器学习中的异常检测问题，主要包含：问题产生高斯分布算法使用场景八种无监督异常检测技术异常检测和监督学习对比特征选择异常检测NoveltyDetection异常是相对于其他观测数据而言有明显偏离的

尤尔小屋的猫·2021-05-22 09:28

2018年3月29日

最近天气渐渐热起来了，短袖有点遭不住……今天就主要是对照学长的某份特别详尽的文档，尽量把自己的江苏移动用户预授信模型也给写成类似的方式，中途看到一些新的概念（比如用LASSO做特征选择等等）也会稍微学习一下并且记下来

真昼之月·2021-05-20 20:18

Boruta 特征选择

本文介绍的Boruta算法就是一种特征选择方法，使用特征的重要性来选取特征。boruta_

X_cda6·2021-05-18 21:15

【笔记】Streaming Anomaly Detection Using Randomized Matrix Sketching

StreamingAnomalyDetectionUsingRandomizedMatrixSketching【流数据论文(两篇):无监督特征选择/基于随机matrixsketching算法的异常检测】

hzyido·2021-05-16 04:50

机器学习中的特征工程

特征工程主要包括数据预处理、特征选择、特征构造、特征降维等。通过总结和归纳的

AI算法攻城狮·2021-05-12 20:51

百面机器学习—13.L1正则化与稀疏性

角度：解空间形状代码部分可参考：数据预处理与特征工程—9.Lasso算法实现特征选择1.为什么希望模型参数具有稀疏性？稀疏性，说白了就是模型的很多参数是0。

哎呦-_-不错·2021-05-11 14:17

4.分类算法（scikit-learn 的 perceptron为例）

应用机器学习分类算法的五个步骤选择特征选择一个性能指标选择一个分类器和一个优化算法评价模型的性能优化算法选择scikit-learn构建一个基于scikit-learn的perceptron读取数据-iris

袁一帆·2021-05-11 07:56

第十课特征选择

lib.csdn.net/article/machinelearning/1079本讲大纲：1.VC维（VCdimension）2.模型选择（modelselection）—交叉验证（crossvalidation）—特征选择

yz_wang·2021-05-10 14:23

2017年6月28日

然而之后的工作进度就非常糟糕了，主要是scala和MLLib的人性化程度都被我大大高估了，本来觉得前者应该是java的简化版后者也应该和sklearn的上手难度差不多，结果才发现两者处处都是坑，挑了半天连数据的one-hot化和特征选择都

真昼之月·2021-05-10 00:56

二战周志华《机器学习》--特征选择

对于一个学习任务来说，给定属性集，其中有些属性可能很关键，而另一些则可能没什么用，我们将这些属性称为特征的话，对当前学习任务有用的特征称为相关特征，而没什么用的特征称为无关特征，从给定的特征集选择特征的过程，称为特征选择为什么要进行特征选择呢

文哥的学习日记·2021-05-07 06:58

PySpark线性回归与广义线性模型

本文为销量预测第7篇：线性回归与广义线性模型第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3篇：缺失值填充与异常值处理第4篇：时间序列特征工程第5篇：特征选择第

fitzgerald0·2021-05-06 12:01

Spark机器学习API之特征处理（二）

Spark机器学习中关于特征处理的API主要包含三个方面：特征提取、特征转换与特征选择。本文通过例子介绍和学习Spark.ml中提供的关于特征处理A

Alukar·2021-05-06 11:15

机器学习中，有哪些特征选择的工程方法？

2数据预处理2.1无量纲化2.1.1标准化2.1.2区间缩放法2.1.3标准化与归一化的区别2.2对定量特征二值化2.3对定性特征哑编码2.4缺失值计算2.5数据变换3特征选择3.1Filter3.1.1

婉妃·2021-05-05 11:50

特征选择之期望交叉熵

期望交叉熵也称为KL距离，反映的是文本类别的概率分布和在出现了某个特征的条件下文本类别的概率分布之间的距离，具体公式表示如下公式P(t)表示特征t在文本中出现的概率P(ci)表示ci类文本在文本集中出现的概率P(ci|t)表示文本包含特征t时属于类别c的概率|c|表示类别总数。如果特征t和类别强相关，即P(ci|t)大，并且相应的P(ci)又比较小，则说明特征t对分类的影响大，相应的期望交叉熵值也

山的那边是什么_·2021-05-03 09:07

7.5 数据降维

当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。

佩雷尔曼·2021-05-02 10:58

特征工程3——特征预处理

转载：https://www.cnblogs.com/pinard/p/9032759.html在前面我们分别讨论了特征工程中的特征选择与特征表达，本文我们来讨论特征预处理的相关问题。

城市中迷途小书童·2021-05-01 10:07

预处理

数据预处理的常用流程去除唯一属性处理缺失值属性编码数据标准化特征选择主成分分析缺失值处理的三种方法直接使用含有缺失值的特征对于某些算法可以直接使用含有缺失值的特征比如决策树2.删除含有缺失值的特征3.缺失值的补全补全方法

一月芷·2021-04-30 09:12

随机森林和决策树(DecisionTree & RandomForest )

CART同样由特征选择、树的生成以及剪枝组成，既可以用于分类也可以用于回归。同样属于决策树的一种。

NullBugs·2021-04-29 23:37

特征选择与稀疏学习

本章参考周志华《机器学习》第11章编写同时参考了博文https://blog.csdn.net/u011826404/article/details/72860607在机器学习中，特征选择是一个重要的“

MikeShine·2021-04-28 07:50

特征预处理

特征工程又包含了DataPreProcessing（数据预处理）、FeatureExtraction（特征提取）、FeatureSelection（特征选择）和Featureconstruction（特征构造

David_ess·2021-04-27 18:49

缺失值识别--＞缺失值处理--＞归一化，标准化--＞独热编码--＞L1和L2正则化--＞基于L1正则化特征选择--＞序列特征选择--＞RF特征重要性度量

数据预处理fromIPython.displayimportImage%matplotlibinline处理缺失值识别表格中的缺失值importpandasaspdfromioimportStringIOimportsyscsv_data=\'''A,B,C,D1.0,2.0,3.0,4.05.0,6.0,,8.010.0,11.0,12.0,'''if(sys.version_infoM']=d

AIHUBEI·2021-04-27 17:21

机器学习之随机森林(手推公式版)

RandomForest,RF)Forest,RF)Forest,RF)是非常具有代表性的BaggingBaggingBagging集成算法，在以决策树为基学习器(评估器)的基础之上，进一步在决策树的训练过程中引入随机特征选择

夏小悠·2021-04-26 13:23

金融风控训练营TASK03学习笔记

金融风控训练营TASK03学习笔记学习知识点概要学习内容1、特征工程的概念和重要性2、数据处理常见操作3、异常值处理4、特征编码5、数据分桶、特征交互以及特征选择学习问题与解答1、模板修改2、比赛文件的生成学习思考与总结本学习笔记为阿里云天池龙珠计划金融风控训练营的学习内容

zzm13798974259·2021-04-25 22:37

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