E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
粗糙集特征选择
python建立逻辑回归模型
利用Scikit-Learn对数据进行逻辑回归分析1.
特征选择
(1)给出各个特征的F值和p值,选出F值大的或者p值小的(2)递归特征消除Scikit-Learn提供了RFE包,还有RFECV,利用交叉验证对特征进行排序
蘑菇棒棒哒
·
2020-07-08 01:53
python
《数据挖掘:理论与算法》学习笔记(二)—数据预处理(上)
数据预处理过程数据清洗—>数据转换—>数据描述—>
特征选择
—>特征提取为什么要进行数据预处理原始的数据不利于直接进行数据挖掘,因为:数据不完整存在错误数据数据存在重复信息数据量过大等等。。。
时光机丶
·
2020-07-08 00:07
数据挖掘学习笔记
机器学习之朴素贝叶斯(四)用CountVectorizer(平权统计)的文本分类
CountVectorizer将文本文档集合转换为令牌计数矩阵此实现生成使用的计数的稀疏表示如果不提供先验字典,也不使用分析器这做了一些
特征选择
然后特征的数量会等于通过分析数据发现的词汇量#从sklearn
繁华三千东流水
·
2020-07-07 19:34
机器学习算法思想及代码实现
自动文本分类
文本自动分类分类:文本挖掘自然语言处理数据挖掘机器学习2013-10-0419:05197人阅读评论(5)收藏举报使用机器学习方法做文档的自动分类套路:1.根据每个文件生成该文件的一个特征2.根据
特征选择
分类器进行文本分类
pi9nc
·
2020-07-07 18:51
Machine
learning
python 情感分析
details/78980299使用库:用Python进行机器学习及情感分析,需要用到两个主要的程序包:nltk和scikit-learnnltk主要负责处理特征提取(双词或多词搭配需要使用nltk来做)和
特征选择
pergoods
·
2020-07-07 18:56
python学习
特征选择
之基于相关性的
特征选择
(CFS)
特征选择
特征抽取整合原始特征,这样可能产生一些新的特征,而
特征选择
是去除无关紧要或庸余的特征,仍然还保留其他原始特征。
littlely_ll
·
2020-07-07 14:34
特征提取与选择
机器学习
特征提取与选择
2019-ICCV-Adobe-Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution
GatedConv所提出的门控卷积解决了普通卷积将所有的像素视为有效像素的问题,通过为所有层中的每个空间位置的每个通道提供一个可学习的动态
特征选择
机制来泛化部分卷积。
WX_Chen
·
2020-07-07 12:52
图像生成GAN
2.3 特征工程 -
特征选择
特征选择
案例1:封装器法常用实现方法:循序
特征选择
。
喝醉酒的小白
·
2020-07-07 09:09
#
苏大应用统计数据科学
决策树的各类概述
LogisticRegression1.决策树的前世今生1.1什么是决策树1.2决策树的构建1.3sklearn中使用决策树2.决策树的
特征选择
2.1信息论相关概念2.2信息熵2.3条件熵2.4信息增益
Colin1996
·
2020-07-07 08:10
机器学习
如何给工业大数据降维去噪,你可以试试
特征选择
如何降维去噪成为很多企业关注的焦点,今天我们将介绍特征工程中的一种降维方法——
特征选择
。什么是
特征选择
特征选择
(Feat
getech
·
2020-07-07 08:48
算法面试题(一)-- 统计学习与模式识别面试题
统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科,又称为统计机器学习;特点:以计算机为平台;以数据为对象;以方法为中心;以概率论、统计学、信息论以及最优化理论等为理论依托;目的是实现对数据的预测和分析;三要素:模型、策略、算法;2.3.
特征选择
eternity1118_
·
2020-07-07 07:50
#
数据结构与算法
Pattern
Recognition
#
Image
Processing
Computer
Vision
算法面试
[读书笔记]机器学习-11章-
特征选择
和稀疏学习
11
特征选择
和稀疏学习11.1子集搜索和评价定义:特征很多,选出相关的特征的过程原因:-维度灾难(和10章讲的降维有关系)-降低学习难度问题的难点:组合爆炸.解决的两个环节:如何评价子集好坏一个特征划分样本和正本真实划分约接近
casmaster
·
2020-07-07 04:05
机器学习
特征选择
笔记 前言
最近学习
特征选择
,在此记录下学习过程,一是为加强理解,一是为学习交流。本人能力有限,望多多指教。
我很平凡的
·
2020-07-07 03:08
特征选择-机器学习
特征选择
怎么做?这篇文章告诉你
点击上方“AI派”,选择“设为星标”最新分享,第一时间送达!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
Wang_AI
·
2020-07-07 01:03
使用RFE进行
特征选择
"""使用RFE进行
特征选择
:RFE是常见的
特征选择
方法,也叫递归特征消除。它的工作原理是递归删除特征,并在剩余的特征上构建模型。它使用模型准确率来判断哪些特征(或特征组合)对预测结果贡献较大。"""
QYHuiiQ
·
2020-07-06 23:28
机器学习
RFE
特征选择
数学-机器学习-降维
这样在求参数x的矩阵一定可逆降维这里我们重点就是降维,降维分为三种方式直接降维:
特征选择
线性降维:PCA、MDS非线性降维:流形:LLE(局部线性嵌入),ISOMAP(等度量映射)引出降维的方法以后,我们再说一下降维是怎么来的
AYZP
·
2020-07-06 20:03
数学
机器学习
数学
《机器学习》第十一章
特征选择
与稀疏学习
特征选择
从多个特征中选出对学习有用的特征以实现降低维度,增加准确率的目的。
丶翠釉
·
2020-07-06 19:08
机器学习
特征选择
笔记
1.机器学习中
特征选择
的重要性机器学习遵循一个简单的规则-如果您放入垃圾,那么只会让垃圾出来。这里的垃圾是指数据中的噪音。当功能数量非常多时,这一点变得尤为重要。您无需使用所有可用功能来创建算法。
Null_Pan
·
2020-07-06 15:30
NLP_task3
特征选择
_点互信息和互信息(求词语关联性)
点互信息和互信息点互信息PMI机器学习相关文献里面,经常会用到点互信息PMI(PointwiseMutualInformation)这个指标来衡量两个事物之间的相关性(比如两个词)。关于PMIPMI,是互信息(NMI)中的一种特例,而互信息,是源于信息论中的一个概念,主要用于衡量2个信号的关联程度.至于PMI,是在文本处理中,用于计算两个词语之间的关联程度.比起传统的相似度计算,pmi的好处在于,
zhangChao_Yanqiu
·
2020-07-06 14:00
NLP
决策树算法详解(上)
决策树的学习包含三个步骤:
特征选择
、决策树的生成、决策树的修剪。决策树根据不同的
特征选择
原则分为ID3算法、C4.5算法、CART算法。基本概念在介绍决策树之前先来了解一些基本相关概念。
zhong_ddbb
·
2020-07-06 12:51
机器学习基础
PCA主成分分析
主成分分析摘要在数据挖掘中,一个常见的问题就是
特征选择
或特征提取,理论上我们要选择与原始数据空间相同的维数。但是为了简化运算,设计一种变换使得数据集由维数较少的“有效”特征来表示。
yangyang_liu
·
2020-07-06 10:11
数据挖掘
主成分分析
《模型选择和规则化》谈到的
特征选择
的问题,就是要剔除的特征主要是和类标签无关的特征。比如“学生的名字”就和他的“成绩”无关,使用的是互信息的方法。而这里的特征很多是和类标签有关的,但里
彷徨的石头
·
2020-07-06 09:13
机器学习
分类决策树原理及实现(三)
三、
特征选择
特征选择
,即选择来对特征空间进行划分。准则是信息增益(对应ID3算法)或信息增益比(对应C4.5算法),ID3与C4.5大部分相同,只是选择特征准则计算公式不同。
xiaocong1990
·
2020-07-06 08:27
机器学习
数据挖掘笔记-
特征选择
-遗传算法
基于遗传策略的特征选取遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题,一定数量的候选解(称为个体)的抽象表示(称为染色体)的种群向更好的解进化。传统上,解用二进制表示(即0和1的串),但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始,之后一代一代发生。在每一代中,整个种群的适应度被评价,从当前种群中随机地选择多个个体(基于它们的适应度),通过自然选择和突变产生新的生命种群,该种群在算
人生偌只如初见
·
2020-07-06 07:36
DataMining
国能日新光伏功率预测大赛的总结
目录写在前面的话关于比赛数据和特征工程1.时间2.float数据3.category数据4.其他特征关于
特征选择
关于模型调参关于模型融合反思和总结写在前面的话人生第二次打比赛,一开始是单打独斗,完全陌生的业务场景
wing1010
·
2020-07-06 07:16
特征选择
——互信息量
目录信息量信息熵条件熵互信息量用于
特征选择
(
朱聪明着呢~
·
2020-07-06 05:42
Task4 建模调参
模型调参线性回归调整数据类型模型构建五折交叉验证模拟真实业务绘制学习率曲线和验证曲线多种线性模型和嵌入式
特征选择
非线性模型模型调参逐步调整LGB参数网格搜索调参贝叶斯调参线性回归调整数据类型reduce_mem_usage
2017133130
·
2020-07-06 04:15
数据分析实战
特征选择
(区别于特征提取)
特征选择
和特征提取的异同先来看一张特征工程的图。
特征选择
和特征提取都是特征工程下,对于多特征的预处理。
陈知鱼
·
2020-07-06 04:31
特征选择
Python数据预处理数据的方法总结(使用sklearn-preprocessing)
2.检查有没有缺失值,对确实的
特征选择
恰当方式进行弥补,使数据完整。3.对连续的数值型特征进行标准化,使得均值为0,方差为1。4.
Echo_醉
·
2020-07-06 03:23
数据分析基础
数据挖掘#特征工程(一)总结
1.Overview:2.
特征选择
主要凭借对业务本身的理解和建模来定的。
Daniel李_
·
2020-07-06 03:10
数据挖掘#特征工程
数据挖掘之
特征选择
bywangben@beijing数据挖掘之
特征选择
特征选择
的主要目的有两点:1.减少特征数量提高训练速度,这点对于一些复杂模型来说尤其重要2.减少noisefeature以提高模型在测试集上的准确性。
weixin_40871025
·
2020-07-06 02:42
shujuwajue
预处理数据的方法总结(使用sklearn-preprocessing)
检查有没有缺失值,对确实的
特征选择
恰当方式进行弥补,使数据完整。对连续的数值型特征进行标准化,使得均值为0,方差为1。对类别型的特征进行one-hot编码。
lk小强
·
2020-07-06 02:34
吴恩达机器学习课程
python基础
NLP系列——(3)
特征选择
值1.3.2用sklearn库来计算tfidf值1.3.3用python手动实现tiidf的计算二、互信息2.1点互信息PMI2.2互信息MI2.3对特征矩阵使用互信息进行特征筛选任务描述:Task3
特征选择
丶谢尔
·
2020-07-06 02:11
nlp
数据挖掘笔记(2)-数据规约
全面分析下述参数:计算时间、预测/描述精度、数据挖掘模型的描述3.2特征规约“维数灾”3.2.1
特征选择
算法一般分为两类:特
weixin_34268753
·
2020-07-06 01:46
机器学习 - 正则化和
特征选择
人工智能学习目录正则化和
特征选择
正则化和
特征选择
.png相关代码Ridge回归:语法//导入包含回归方法的类fromsklearn.linear_modelimportRidge//创建类的实例RR=Ridge
易兒善
·
2020-07-05 22:55
回归分析
特征选择
(包括Stepwise算法) python 实现
#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSatAug1816:23:172018@author:acadsoc"""importscipyimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegress
weixin_30677475
·
2020-07-05 21:25
机器学习特征工程--
特征选择
本文关注于
特征选择
部分。后面还有两篇会关注于特征表达和特征预处理。
机器学习算法工程师
·
2020-07-05 19:55
《百面机器学习》笔记-特征工程相关面试题
特征工程一般包括三个子模块:特征构建->特征提取->
特征选择
特征构建:根据原始数据构建新的特征,需要找
不会停的蜗牛
·
2020-07-05 17:45
分类算法----逻辑回归
特征选择
备注:以下均参考Python数据分析和数据挖掘实战在利用Scikit-Learn对数据进行逻辑回归之前。首先进行特征筛选。特征筛选的方法很多,主要包含在Scikit-Learn的feature-selection库中,比较简单的有通过F检验(f_regression)来给出各个特征的F值个P值,从而可以筛选变量(选在F值达回执P值小的特征)。一下为利用稳定性选择方法中的随机逻辑回归进行特征筛选,然
千语_肉丸子
·
2020-07-05 17:22
分类算法
统计学习方法笔记——决策树
简介决策树模型与学习决策树模型决策时与if-then规则决策树与条件概率分布决策树学习
特征选择
特征选择
问题信息增益信息增益比决策树的生成ID3算法C4.5生成算法决策树的剪枝CART算法CART生成回归树的生成分类树的生成
朱红的泪
·
2020-07-05 17:07
机器学习
sklearn
文章目录数据预处理缺失值无量纲化标准化归一化正则化对比处理连续型变量:二值化与分段处理离散型变量:独热编码与哑变量生成多项式特征
特征选择
Filter过滤法方差选择法卡方检验/卡方过滤F检验互信息法总结Embedded
夏革
·
2020-07-05 16:43
数据挖掘
统计学习方法笔记-决策树模型
决策树学习通常包括三个步骤:
特征选择
、决策树的生成、决策树的修剪。决策树模型与学习决策树模型:分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构(注意:kd树是
快剑青衣
·
2020-07-05 16:07
机器学习
机器学习中,有哪些
特征选择
的工程方法?
特征选择
是特征工程中的重要问题(另一个重要的问题是特征提取),坊间常说:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。
Charles_yy
·
2020-07-05 15:17
机器学习
台湾旅游预测报告
将“
特征选择
”连接至节点,执行流,得出a-4
特征选择
模型,a-15、a-1
Cledy
·
2020-07-05 15:11
拍拍贷金融风控案例(总结)
3.原始信息的特征提取,主要是从原始数据,提取出来有用的特征,4.
特征选择
/降维,主要进行了
特征选择
,降维没有使用,5.模型设计,还是用了最主流的模型融合(blending),有一个线性模型学习各个分类器权重的过程
下一秒,待续
·
2020-07-05 14:38
项目
机器学习面试准备之三、决策树与随机森林
机器学习面试准备之三、决策树与随机森林一、决策树阐述决策树是一种基本的分类与回归方法,学习通常包含三个步骤:
特征选择
、决策树的生成和决策树的剪枝。
如今我已剑指天涯
·
2020-07-05 13:58
面试准备
总结——从小白到机器学习入门
但是内容涉及比较全面,包含了离散数学的逻辑推理(断言,子句),搜索算法(A*算法),
粗糙集
(
scagin
·
2020-07-05 11:41
机器学习中的
特征选择
特征选择
是一个重要的数据预处理过程,获得数据之后要先进行
特征选择
然后再训练模型。主要作用:1、降维2、去除不相关特征。
特征选择
方法包含:子集搜索和子集评价两个问题。
超级替补
·
2020-07-05 11:01
机器学习
特征选择
和特征提取
相同点减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目不同点
特征选择
从原有特征中进行选择最重要的特征从原始特征数据集中选择出子集,是一种包含的关系,没有更改原始的特征空间比较有名的
特征选择
有过滤法(Filter
Take your time_
·
2020-07-05 09:42
机器学习
特征选择
与特征提取
一、
特征选择
和特征提取
特征选择
(featureselection)和特征提取(Featureextraction)都属于降维(Dimensionreduction)这两者达到的效果是一样的,就是试图去减少特征数据集中的属性
石山下
·
2020-07-05 08:02
学习笔记
上一页
42
43
44
45
46
47
48
49
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他