粗糙集特征选择第8页

L1和L2正则

L1和L2正则L1正则常被用来进行特征选择，主要原因在于L1正则化会使得较多的参数为0，从而产生稀疏解，我们可以将0对应的特征遗弃，进而用来选择特征。一定程度上L1正则也可以防止模型过拟合。

小小白2333·2023-09-06 20:06

【数据挖掘】学习笔记

文章目录聚集：多个样本或特征进行合并（减少样本规模、转换标度、更稳定）抽样：抽取一部分样本降维：在地位空间中表示样本（PCA、SVD）特征选择：选取重要特征（Lasso）特征创建：重新构建有用特征（Fouter

小手の冰凉·2023-09-05 19:50

主成分分析计算步骤

所以就决定干脆先看看怎么应用并计算的吧此处采用主成分分析进行特征选择，其中用到的数据来自王宏志老师编著的《大数据分析原理与实践》一书。

一枚小可爱c·2023-09-05 04:03

Sklearn数据预处理与特征工程

目录1、数据与处理与特征工程概述2、Sklearn数据预处理之Preprocessing&Impute3、Sklearn特征选择feature_selection4、总结1、概述：数据预处理与特征工程是数据建模前流程

易码当先·2023-09-04 21:36

10种防止机器学习模型过拟合的方法

本文介绍机器学习/深度学习建模过程中有效防止模型过拟合的10种方法：增加训练数据集交叉验证正则化合适的特征选择降低模型复杂度集成方法早停法EarlyStopping数据增强Dropout监控训练过程技术交流技术要学会分享

Python数据挖掘·2023-09-04 02:41

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

豪_34bf·2023-09-03 22:48

决策树算法学习笔记

决策树的构建通常分为三个步骤：1、特征选择特征选择就是要选取具有较强分类能力的特征，分类能力通过信息增益或信息增益率来进行刻画。选择的标准是找出局部最优的特征作为判断进行切分，取决于切分后节点数

小布先生~噫嘘唏·2023-09-03 13:05

如何使用Java进行机器学习?

以下是一些常用的Java机器学习库：Weka：Weka是一个非常流行的机器学习库，提供了大量的算法和工具，以及用于数据预处理、特征选择和可视化的功能。

玥沐春风·2023-09-03 09:37

《数据挖掘导论》学习笔记（第1-2章）

Wr_Ran第1章绪论1.1什么是数据挖掘KDD：KnowledgeDiscoveryinDatabase过程如下：1.输入数据2.数据预处理3.数据挖掘4.后处理5.得到信息其中，数据预处理包括如下几部分：特征选择维归约规范化选择数据子集后处理包括如下及部分

schdut·2023-09-03 05:08

3. 预测模型的介绍：从相关性到监督分割模型

（定义信息化特征，通过程序化的特征选择进行数据分割）--本章关注模型预测（predictivemodeling）从对数据分组（分割）入手。信息（infor

BT小芒·2023-09-01 01:10

机器学习和数据挖掘01- lasso regularization

Lasso（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）通过在损失函数中添加正则项，促使模型的系数变得稀疏，即某些系数会被压缩到零，从而实现特征选择。

丰。。·2023-08-31 20:31

【人工智能】—_监督学习、分类问题、决策树、信息增益

决策树学习表达能力决策树学习信息论在决策树学习中的应用特征选择准则一：信息增益举例结论不足回到餐厅的例子从12个例子中学到的决策树：DecisionTrees决策树什么是决策树——基本概念非叶节点：一个属性上的测试

Runjavago·2023-08-31 10:25

人工智能-作业4：CNN - 卷积

目录一、简单描述卷积、卷积核、多通道、特征图、特征选择概念。二、探究不同卷积核的作用，研究背后的原理。（1）边缘检测（2）锐化（3）模糊三、编程实现1.经典卷积核，实现灰度图的边缘检测、锐化、模糊。

fanlrr·2023-08-31 09:45

机器学习的第一节基本概念的相关学习

目录1.1决策树的概念1.2KNN的概念1.2.1KNN的基本原理1.2.2流程：1.2.3优缺点1.3深度学习1.4梯度下降损失函数1.5特征与特征选择特征选择的目的1.6python中dot函数总结一维数组的点积

星星失眠️·2023-08-31 03:31

特征选择，归一化以及交叉验证中应当注意的问题

特征选择、归一化以及交叉验证中应当注意的问题前言为什么要划分训练集，验证集和测试集？是先做特征选择还是先划分训练集-验证集-测试集？是先做归一化还是先划分训练集-验证集-测试集？

MasterQKK 被注册·2023-08-30 08:51

聚类算法及其评价

特征选择，近邻测度，聚类准则，聚类算法，结果验证，结果判定#

zhuimeng999·2023-08-29 21:11

《机器学习实战》学习笔记（二）之决策树（上）决策树的生成及修剪，ID3,C4.5CART算法

Python2.7IDE：Sublimetext3一决策树的概述1决策树的发展2决策树的定义3决策树与if-then规则二决策树的算法框架1决策树主函数2计算最优特征子函数3划分数据集子函数4分类器三决策树的构造1特征选择

john_bh·2023-08-29 06:15

L1 ， L2正则化

相同点：都用于避免过拟合不同点：L1可以让一部分特征的系数缩小到0，从而间接实现特征选择。所以L1适用于特征之间有关联的情况。L2让所有特征的系数都缩小，但是不会减为0，它会使优化求解稳定快速。

水星no1·2023-08-29 01:53

2023.08.13 学习周报

文章目录摘要文献阅读1.题目2.要点3.问题4.解决方案5.本文贡献6.方法6.1特征选择6.2时间序列平稳性检测与数据分解6.3基于GRU神经网络的PM2.5浓度预测7.实验7.1网络参数7.2实验结果

MoxiMoses·2023-08-28 21:39

sklearn：三、数据预处理与特征工程——8.20~23

sklearn中的数据预处理和特征工程：(1)模块preprocessing：几乎包含数据预处理的所有内容；(2)模块Impute：填补缺失值专用；(3)模块feature_selection：包含特征选择的各种

didi_official·2023-08-28 13:17

计算机毕设基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价

DanCheng-studio·2023-08-28 13:30

学习笔记 | 模型鲁棒性的因果框架

文章目录一、前言二、主要内容三、总结CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、前言使用因果建模进行特征选择和创建我们都希望自己的机器学习模型能在未知数据上拥有出色的泛化能力

叶庭云·2023-08-28 10:02

Scikit-Learn中的特征选择和特征提取详解

在本文中，我们将探讨特征选择和特征提取两种方法，并讨论哪种方法更好。什么是特征选择和特征提取？在介绍特征选择和特征提取之前，我们需要先了解一下什么是特征。在机器学习中，特征是指原始数

Rocky006·2023-08-27 17:59

遗传算法

Geneticalgorithm常被用于特征选择工具，选择合适的权重参数等。

Shaw007·2023-08-27 07:17

计算机竞赛基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列

Mr.D学长·2023-08-27 04:50

AI夏令营第三期用户新增挑战赛学习笔记

通过可视化特征与目标变量之间的关系，我们可以发现特征与目标之间的相关性、线性/非线性关系、重要性等信息，从而指导特征选择、变换和创建。3.模型评估和调优：

一起努力啊～·2023-08-26 15:55

机器学习基础12-Pipeline实现自动化流程处理（基于印第安糖尿病Pima 数据集）

如何构建特征选择和生成模型的Pipeline。机器学习的自动流程在机器学习方面有一些可以采用的标准化流程，这些标准化流程是从共同的

小海聊智造·2023-08-26 00:03

L1正则化和L2正则化有什么区别

L1正则化偏向于稀疏,它会自动进行特征选择,去掉一些没用的特征,也就是将这些特征对应的权重置为0.L2主要功能是为了防止过拟合,当要求参数越小时,说明模型越简单,而模型越简单则,越趋向于平滑,从而防止过拟合

顾子豪·2023-08-25 16:57

python spearman相关系数_常用的特征选择方法之 Spearman 秩相关系数

上一篇里，我们简单的介绍了基于Pearson相关系数的特征选择方法，本篇介绍另一种使用更加广泛的相关系数：Spearman秩相关系数，简称Spearman相关系数。

weixin_39777543·2023-08-25 14:46

算法工程师面试

常见机器学习问题过拟合问题、交叉验证问题、模型融合、模型选择问题1)几种模型（SVM，LR，GBDT，EM）的原理以及公式推导；2)RF,GBDT的区别；GBDT,XgBoost的区别；3)决策树处理连续值的方法；4)特征选择的方法

遇见百分百·2023-08-25 11:25

分类预测 | MATLAB实现MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机分类预测

MATLAB实现MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料分类效果基本介绍先利用平均影响值MIV算法对特征进行排序，确定分类特征变量做特征重要性排序，实现特征选择

机器学习之心·2023-08-25 06:34

零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

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

上善若水弱水三千·2023-08-24 22:35

用于视觉跟踪的在线特征选择研究（Matlab代码实现）

在线特征选择是一种针对视觉跟踪的方法，通过动态地选择和更新跟踪目标的特征，以提高跟踪性能和鲁棒性。以下是一些可能的研究方向和方法：1.特征

程序猿鑫·2023-08-24 10:08

01.机器学习引言

1.机器学习的步骤1.数据搜集其中数据划分，是将数据集分为训练集、验证集和测试集（通常不考虑时间）2.数据清洗3.特征工程提取对象：原始数据（特征提取一般在特征选择之前）提取目的：自动地构建新的特征，将原始数据转换为一组具有明显物理意义

Tiny_G·2023-08-21 16:00

卡方校验

在文本分类的特征选择阶段中，我们主要关心一个问题：词条t与类别C是否相互独立1）相互独立，说明词条t对类别c完全

一心一意弄算法·2023-08-20 20:38

稳定性选择（stability selection）

对于特征选择任务来说

曦宝·2023-08-19 16:02

一文详解机器学习 5 大常用的特征选择方法

我爱Python数据挖掘·2023-08-19 13:16

基于眼动的化学师范生不同类型知识认知差异研究8

[1]曾涛.基于知识分类的高中化学新课程必修教材研究[D].华东师范大学,2006.正是因为这三类知识的习得过程和条件各异，我们在教育活动中可以根据各类知识的特征选择教育方法和策略，以促进不同层次的学生

Hfocus·2023-08-19 07:36

神经网络基础-神经网络补充概念-34-正则化

L1正则化倾向于使某些参数变为零，从而实现特征选择和稀疏性。L2正则化（L2Regularization

丰。。·2023-08-17 07:27

小记pu_learning相关链接

DetectingpositiveandnegativedeceptiveopinionsusingPU-learning[实例]特征选择方法、网格搜索调参、不平衡处理、pu-learning-小太阳~

no0758·2023-08-17 06:19

[机器学习]特征工程：特征降维

特征降维通常分为两种主要方法：特征选择和特征提取。特征选择（FeatureSelection）：特征选择是指从原始特征中选择一部分最具有代表性和重要性的特征子集，而忽略其他特征。这样可以减

逐梦苍穹·2023-08-16 21:33

如何进行变量筛选和特征选择(三)？交叉验证

01模型简介交叉验证是机器学习中常用的一种验证和选择模型的方法，常用的交叉验证方法是K折交叉验证。将原始数据分成K组(一般是均分)，将每个子集分别作一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型，k个模型的验证误差的均值即作为模型的总体验证误差，取多次验证的平均值作为验证结果，误差小的模型则为最优模型。k一般大于等于2，一般而言k=10(作为一个经验参数)算是相当足够了。采用的R

小易学统计·2023-08-16 12:23

特征选择 | 递归特征消除算法筛选最优特征

特征选择|递归特征消除算法筛选最优特征目录特征选择|递归特征消除算法筛选最优特征写在前面常规方法算法原理结果分析参考资料写在前面在实际应用中，特征选择作为机器学习和数据挖掘领域的重要环节，对于提高模型性能和减少计算开销具有关键影响

机器学习之心·2023-08-15 18:33

机器学习-特征选择：如何使用递归特征消除算法自动筛选出最优特征？

一、引言在实际应用中，特征选择作为机器学习和数据挖掘领域的重要环节，对于提高模型性能和减少计算开销具有关键影响。

笑不语·2023-08-15 05:29

分类预测 | Matlab实现基于MIC-BP最大互信息系数数据特征选择算法结合BP神经网络的数据分类预测

分类预测|Matlab实现基于MIC-BP最大互信息系数数据特征选择算法结合BP神经网络的数据分类预测目录分类预测|Matlab实现基于MIC-BP最大互信息系数数据特征选择算法结合BP神经网络的数据分类预测效果一览基本介绍研究内容程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2023-08-14 15:51

【Pytroch】基于决策树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

决策树分类的原理可以概括如下：特征选择：决策树的分类过程始于根节点，根据某个特征将数据集

敲代码两年半的练习生·2023-08-14 07:18

随机森林（Random Forest）

随机森林有许多优点：具有极高的准确率随机性的引入，使得随机森林不容易过拟合随机性的引入，使得随机森林有很好的抗噪音能力能处理高维度的数据，并且不用做特征选择既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化训练速度快

HU_LSS·2023-08-14 06:45

特征选择 | 变量重要性衡量

特征选择|变量重要性衡量目录特征选择|变量重要性衡量写在前面常规方法存在问题解决策略参考资料写在前面特征选择是预测模型构建的关键步骤，旨在1）降低数据维度，减少计算量；2）剔除一些无关或冗余变量，改善预测效果

机器学习之心·2023-08-13 10:00

【Python机器学习】实验10 支持向量机

定义高斯核函数2.3创建非线性的支持向量机2.4可视化样本类别实例3如何选择最优的C和gamma3.1读取数据3.2利用数据集中的验证集做模型选择实例4基于鸢尾花数据集的决策边界绘制4.1读取鸢尾花数据集（特征选择花萼长度和花萼宽度

Want595·2023-08-12 12:18

87 | Python人工智能篇 —— 机器学习算法决策树

本教程将深入探讨决策树的基本原理，包括特征选择方法、树的构建过程以及剪枝技术，旨在帮助读者全面理解决策树算法的工作机制。

刘润森！·2023-08-10 14:43

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