粗糙集特征选择第47页

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

[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

特征选择怎么做？这篇文章告诉你

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

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

《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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

从决策树到GBDT

优点：容易解释可扩展到大规模数据，不要求对特征做预处理能处理离散和连续值混合的输入对特征的单调变换，如log、标准化等，不敏感，只与数据的排序有关；能自动进行特征选择；可处理缺失数据等。

zisang0210·2020-07-05 03:44

TypeError: 'float' object is not callable报错及解决方案

今天进行scikit-learn的特征选择实验时，一段非常短的代码不知为何总是报错，代码如下：#Filename:FeatureV1.pyfromsklearn.feature_selectionimportVarianceThresholdX

德胜coding·2020-07-05 01:44

python3《机器学习实战系列》学习笔记----3.1 决策树理论基础

前言一、决策树模型与学习1.1决策树模型1.2决策树与条件概率分布1.3决策树决策模型二、特征选择2.1什么是特征选择2.2信息增益(InformationGain)三、决策树的生成3.1ID3算法3.2C4.5

mcyJacky·2020-07-05 00:33

常用决策树模型介绍与python实现

决策树的建模过程一般分为三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝，根据这三个步骤所采用的规则，衍生出了很多不同的模型，比较经典的有Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993

林楚海·2020-07-04 21:23

【转】特征选择工程方法

机器学习中，有哪些特征选择的工程方法？1什么是特征工程有这么一句话在业界广泛流传：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。那特征工程到底是什么呢？

Change_JW·2020-07-04 21:43

递归特征消除

递归特征消除Recursivefeatureelimination（RFE）递归特征消除的主要思想是反复的构建模型（如SVM或者回归模型）然后选出最好的（或者最差的）的特征（可以根据系数来选），把选出来的特征选择出来