粗糙集特征选择第36页

基于麻雀搜索算法优化深度置信网络的分类方法（SSA-DBN）

该方法通过深度学习利用原始时域信号的傅里叶频谱（FFT）训练深度置信网络，其优势在于该方法对信号进行FFT时无需设置参数，且直接采用所有频谱分量进行建模，因此无需复杂的特征选择方法，具有较强的通用性和适应性

机器鱼·2020-08-23 22:38

基于基尼指数的决策树特征选择算法（CART）及其python实现

基于基尼指数的决策树特征选择算法（CART）及其python实现基尼指数与信息增益和增益率类似，基尼指数是另外一种度量指标，由CART决策树使用，其定义如下：对于二类分类问题,若样本属于正类的概率为p，

加加大了·2020-08-23 18:52

随机森林特征选择、融合和集成策略

随机森林特征选择、融合和集成策略:结合多种形态学MRI手段，对健康老年人、MCI、cMCI和阿尔茨海默病患者进行鉴别:来自阿尔茨海默病神经成像倡议(ADNI)数据库摘要：背景：在计算机辅助诊断各种脑疾病的时代

加加大了·2020-08-23 18:52

特征工程（sklearn）

通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面：特征处理是特征工程的核心部分，sklearn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。首次接触到sklear

铭霏·2020-08-23 07:11

CTC（Connectionist Temporal Classification）论文笔记

HMM模型与CRF模型是序列标签任务中主要使用的框架，这些方法对于许多问题已经获得了较好的效果，但是它们也有缺点：（1）需要大量任务相关的知识，例如，HMM中的状态模型，CRF中的输入特征选择；（2）需要有独立性假设作为支撑

m_buddy·2020-08-23 06:57

ML复习大纲

文章目录@[toc]大纲记忆性考点：小型计算考点：大型计算考点：一、线性降维：二、非线性降维：三、特征选择：决策树knn性质文本分类有哪些方法多分类的方法交叉验证，误差计算梯度下降算法的理解bp神经网络训练集

zzzfeiyu·2020-08-23 00:07

特征选择的一般步骤

在设计分类器的时候，经常需要降低特征的数量，一方面是为了降低计算复杂度，另一方面可以使得分类器更具有通用性。为了简便处理，很多时候需要假定特征之间是相互独立的。这里先介绍如何利用单个特征进行分类，主要介绍两种度量方法来衡量特征的可分性。1，对数据特征进行基于统计的假设检验。比如针对单个特征，检查该特征是否具有可分性。即该特征在两个类中的均值是否相等。如果假定该特征服从正态分布，并且方差相等，则可用

果然好吃·2020-08-22 22:09

文本特征选择之互信息和卡方

这里介绍两种常用的特征选择方法：互信息一个常用的方法是计算文档中的词项t与文档类别c的互信息

一个人的场域·2020-08-22 22:23

特征选择---SelectKBest

看论文偶然看到这个方法，就了解一下。fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBesthttp://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.SelectKBest.html#sklearn.feature_selection.SelectKBest.set_pa

云仄·2020-08-22 17:08

离散数据编码方式总结(OneHotEncoder、LabelEncoder、OrdinalEncoder、get_dummies、DictVectorizer、to_categorical的区别？)

写在前面在机器学习的特征选择的时候，往往有一些离散的特征不好计算，此时需要对这些特征进行编码，但是编码方式有很多，不同的包也会有不同的编码方式。

Miracle8070·2020-08-22 15:34

天池二手车价格预测-EDA-数据探索性分析

EDA-数据探索性分析1、加载数据2、枚举特征分类统计3、数字特征可视化4、特征扩充5、数字特征异常值检测6、正态分布检测7、对数转化图形对比8、对数正态转化9、数字特征异常值检测(正态变换后)10、特征选择

一只勤奋爱思考的猪·2020-08-22 13:48

datawhale数据竞赛组队学习-比赛总结

特征选择：对已经构造的特征进行选取，选取方法有Filte

顶尖菜鸟·2020-08-22 13:05

天池AI学习笔记特征工程

特征工程天池AI学习笔记特征工程特征工程简历寻找高级特征特征选择小结特征表达缺失值处理特殊值处理离散特征连续化处理离散特征离散化处理连续特征离散化处理特征表达小结特征预处理特征的标准化和归一化异常特征样本清洗处理不平衡数据总结天池

暮雨凉初透·2020-08-22 13:30

实习总结

Co丿Hx·2020-08-22 13:32

天池二手车价格预测-建模和调参

并掌握机器学习模型的建模与调参模型4.2内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求处理长尾分布理解线性回归模型模型性能验证：评价函数与目标函数交叉验证方法留一验证方法针对时间序列问题的验证绘制学习率曲线绘制验证曲线嵌入式特征选择

hongjiangfen·2020-08-22 12:23

特征工程与特征选择架构性好文

作者：马东什么来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/96420594整理：深度传送门偶然看到的一篇好文，有一些部分讲的不错，分享一下。特征工程和选择是以最好的方式转换数据的艺术/科学，这涉及到领域专长、直觉和数学的优雅融合。这是一本指南。供初学者参考，最简单，但广泛使用的技术，为特征工程和选择。欢迎任何意见和承诺。零、BasicConcepts0.1WhatisMachi

风度78·2020-08-22 12:23

【机器学习】特征选择常用方法整理

特征选择在实际工程中，对于特征变量的选取，往往是基于业务经验，也就是所谓你的先验知识。现在数据的特征维度很多，而能作为训练集的样本量却往往远小于特征数量（如基因测序、文本分类）。

CWS_chen·2020-08-22 12:02

[scikit-learn 机器学习] 8. 非线性分类和决策树

文章目录1.特征选择标准2.网页广告预测2.1数量处理2.2网格搜索模型参数3.决策树优缺点本文为scikit-learn机器学习（第2版）学习笔记相关知识：《统计学习方法》决策树（DecisionTree

Michael阿明·2020-08-22 10:45

数据预处理Part7——特征选择

文章目录特征选择：1.什么是特征选择？2.为什么要进行特征选择？

初一··2020-08-22 04:20

数据预处理Part9——数据降维

4.sklearn中的降维算法4.1主成分分析PCA4.2因子分析FA4.3独立成分分析ICA5.特征选择和数据降维有什么区别？6.总结1.什么是数据降维？

初一··2020-08-22 04:46

天池新手赛——街景字符编码识别（四）

添加正则化相当于参数的解空间添加了约束，限制了模型的复杂度L1正则化的形式是添加参数的绝对值之和作为结构风险项，L2正则化的形式添加参数的平方和作为结构风险项L1正则化鼓励产生稀疏的权重，即使得一部分权重为0，用于特征选择

陈薏仁儿·2020-08-22 04:12

特征选择--信息增益（相对熵、KL散度、KL距离）

在信息增益中，衡量标准是看特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，该特征越重要。对一个特征而言，系统有它和没它时信息量将发生变化，而前后信息量的差值就是这个特征给系统带来的信息量。所谓信息量，就是熵。

秦朝老亖·2020-08-22 03:43

周志华《Machine Learning》学习笔记（14）--计算学习理论

上篇主要介绍了常用的特征选择方法及稀疏学习。首先从相关/无关特征出发引出了特征选择的基本概念，接着分别介绍了子集搜索与评价、过滤式、包裹式以及嵌入式四种类型的特征选择方法。

努力进行光合作用·2020-08-22 03:25

机器学习算法------6.6 特征降维（降维、特征选择、主成分分析）

文章目录6.6特征降维学习目标1降维1.1定义1.2降维的两种方式2特征选择2.1定义2.2方法2.3低方差特征过滤2.3.1API2.3.2数据计算2.4**相关系数**2.4.1皮尔逊相关系数(PearsonCorrelationCoefficient

程序猿_凡白·2020-08-22 02:35

3. Pandas数据预处理

目录一、删除属性/特征选择1.1删除某几列无用的属性、特征1.2选择，保留某些特定属性1.3更改特征，属性列的顺序1.4删除只有一个值的属性二、缺失值处理2.1只要有缺失值null就删除该行样本2.2样本中有

语译分西·2020-08-21 22:31

用KNN检测钓鱼网站

本文介绍如何使用机器学习技术检测一个URL是否是钓鱼网站，内容包括数据抓取、特征选择和模型训练等。学编程，上汇智网，在线编程环境，一对一助教指导。我有一个客户的邮箱最近差点被钓鱼网站骗掉。

新缸中之脑·2020-08-21 21:28

python机器学习——集成学习（分类）及“泰坦尼克号沉船事故”数据集案例操作

）集成学习简介（2）集成建模中的误差（方差vs偏置）（3）常用的集成学习技术：（4）随机森林（5）梯度提升决策树（GradientTreeBoosting）二、集成学习具体案例操作（1）导入数据（2）特征选择

曹文杰1519030112·2020-08-21 20:55

钓鱼网站url的识别

3.数据里有缺失值，因为后面要用lasso做特征选择，所以把数据中的0改

羚谷光·2020-08-21 20:14

deep learning(深度学习)介绍

接触到的svnlg等机器学习算法，都会有特征提取以及特征选择，这两个决定了模型的质量，靠谱的特征越多，模型的表达能力越强，但是特征抽取受限于使用模型的人以及刻画特征的能力。无论

hxxiaopei·2020-08-21 19:10

Python中机器学习的特征选择工具

摘要：还在为特征选择抓狂？这个工具了解一下！特征选择，即在数据集中查找和选择最有用的特征的过程，是机器学习的关键步骤。不必要的特征会降低训练速度、模型的可解释性，最重要的是会降低测试集的泛化性能。

阿里云云栖号·2020-08-21 18:50

八哥的前端学习之路（二）今日地铁小结-CSS 选择器

今日地铁上读到win大的《重学前端》CSS选择器篇，想对这类的知识点做一个归纳整理选择器的分类类型定义简单选择器针对某一特征判断是否选中元素复合选择器连续写在一起的简单选择器，针对元素自身特征选择单个元素复杂选择器由

八哥八哥_Luffy·2020-08-21 12:18

[python机器学习及实践(4)]Sklearn实现决策树并用Graphviz可视化决策树

决策树的学习过程1）特征选择：从训练数据的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准（特征选择的标准不同产生了不同的特征决策

weixin_34279246·2020-08-21 11:17

机器学习理论《统计学习方法》学习笔记：第五章决策树

机器学习理论《统计学习方法》学习笔记：第五章决策树决策树5.1决策树模型与学习5.1.1决策树模型5.1.2决策树与if-then规则5.1.3决策树与条件概率分布5.1.4决策树学习5.2特征选择5.2.1

紫芝·2020-08-21 10:29

决策树学习之信息增益

决策树学习之信息增益信息增益的用处信息增益（informationgain），描述的是一个特征能够为整个系统带来多少信息量（熵，entropy）信息增益用于特征选择，对一个特征而言，系统有它和没它时信息量将发生变化

MoreWaiting·2020-08-21 08:55

决策树

决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。相关算法实现有ID3，C4.5，CART。

sumpig·2020-08-21 05:24

量纲对正则化的影响

如果用带正则化的逻辑斯蒂回归来做特征选择,就必须对数据做标准化操作，否则选择出来的变量会受到量纲的影响。

阿发狗下围棋·2020-08-21 00:21

1-3 决策树的剪枝

在1-1中介绍了决策树节点划分的三个终止条件，在1-2中介绍了决策树节点划分的特征选择的三个依据。这就已经掌握了用一个样本集生成一棵决策树的几乎全部姿势。那么剪枝用来解决什么问题？

迪丽娜扎·2020-08-20 21:17

机器学习的特征选择方法总结

特征选择是机器学习非常重要的一环。之所以要考虑特征选择，是因为机器学习经常面临过拟合的问题。过拟合的表现是模型参数太贴合训练集数据，模型在训练集上效果很好而在测试集上表现不好，也就是在高方差。

CC思SS·2020-08-20 19:54

图像特征点匹配之两幅图像中的对应关键点连线

图像处理中的特征选择和匹配是很重要的，它关系到你的整个系统的性能，具体的那种匹配算法较快较好，各大牛们都有自己的改进算法，本次的记录内容主要是将怎样将两幅图片中的对应点进行连线的问题，此问题虽不大但也困扰了我一会

悯生·2020-08-20 07:07

2019新娘婚纱流行趋势：V字领婚纱和蓬裙婚纱！

如何根据身材特征选择最美婚纱，今天我们就来一起看看V领婚纱和蓬裙婚纱的特点以及怎样才能穿出不一样的风采。性感自信——V领婚纱2019新娘婚纱流行趋势：V字领婚纱和蓬裙婚纱！

徕丽摄影师nico·2020-08-20 06:39

Model Representation

机器学习的大致流程如上图所示，x表示输入变量，表示影响预测结果y的特征(features)，强特征对结果影响比较大，弱特征对结果影响较小，甚至有些特征根本对结果无影响，所以衍生出来特征工程和特征选择这两个对结果非常重要的分支

weixin_30613343·2020-08-19 21:12

数据分析3 - 算法篇

决策树来告诉你决策树学习通常包括三个步骤特征选择。选取最优特征来划分特征空间，用信息增益或者信息增益比来选择决策树的生成。ID3、C4.5、CART剪枝纯度你可以把决策树的构造过程理解成为寻找纯

请叫我子鱼·2020-08-19 16:33

X3D: Expanding Architectures for Efficient Video Recognition 论文学习

受到机器学习中特征选择方法的启发，本文使用了一个简单的、逐步的网络扩展方法，每一步中只扩展单个维度，这样就可以实现准确度与复杂度的平衡。

calvinpaean·2020-08-19 06:31

【统计学习方法-李航-笔记总结】五、决策树

u014248127/article/details/78971875https://www.cnblogs.com/YongSun/p/4767085.html主要内容包括：1.决策树模型与学习2.特征选择

zl3090·2020-08-19 06:45

sklearn 特征提取

Featureextraction特征提取参考自官方文档http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html注意：特征提取与特征选择不同

yisuoyanyv·2020-08-19 06:36

机器学习优化评估方法(随时更)

文章目录定义基本数学概念1.极大似然估计(MLE),最大后验概率(MAP),最小二乘法，EM2.优化方法汇总(GD家族,一阶导数)3.优化方法汇总(Newton家族，二阶导数)4.距离的度量特征工程1.特征选择

绿豆沙不吃绿豆·2020-08-19 05:50

如何用sklearn工具包里面的feature_selection模块来进行特征选择/降维（一）

最近在进行一个比赛的时候遇到特征处理的问题，于是就在sklearn官网查了一下，发现有专门的一节来讲关于特征选择的，因此翻译一下主要供自己学习使用，当然如果对你也有帮助，那更好。

小白掌柜·2020-08-19 05:31

scikit-learn 4.2 Feature extraction特征提取

注意：特征提取和特征选择是极不相同的：前者由任意数据组成，比如文本或者图片，转换为适用于机器学习的数字。后者是应用于这些特征的机器学习方法。

weixin_30251829·2020-08-19 04:02

sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer 参数说明

如果您不提供先验词典并且不使用执行某种特征选择的分析器，则功能的数量将等于通过分析数据找到的词汇量。用法：sklearn.f

ustbclearwang·2020-08-19 04:59

基于文本情感分析和LSTM的股票趋势预测

一.大致流程如下股票历史数据股票技术指标股票宏观指标股吧文本数据1.特征选择2.股吧文本情感分析######2.1文本数据预处理######2.2基于LSTM的情感分析模型######2.3处理结果参考代码

tutan123·2020-08-19 04:18

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