L1特征选择第4页

套材下料决策变量matlab,线材下料问题——目标函数的一个注记

该问题的一般提法:要做n套产品,需要用规格不同的m种线材,各种规格的长度分别为:l1,l2…lm,每一套产品需用不同规格的原料分别为:m1,m2…mm根,己知原材料的长度为l,问应如何下料,使所用的原材料最省

weixin_39609822·2024-02-02 08:35

学习总结——1.30

定义一个深度优先搜索的函数，用于在字符串a中查找字符串bvoiddfs(char*a,char*b,intl1,intl2,intl3,intl4){//如果字符串b的长度大于字符串a的长度，则直接返回，因为无法匹配if(l1

酷比三叔·2024-02-01 23:23

多核CPU 缓存一致性（总线嗅探、MESI协议）

其中，在多核心的CPU里，每个核心都有各自的L1/L2Cache，而L3Cache是所有核心共享使用的。

学徒630·2024-02-01 22:44

72. 编辑距离（多维动态规划）

dp[l1][l2]即为答案。

cccc楚染rrrr·2024-02-01 14:38

SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

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机器学习之心·2024-02-01 14:01

SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

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机器学习之心·2024-02-01 14:00

如何在Injective Hub上质押INJ并赚取收益

Injective使用CosmosSDK构建，并利用基于Tendermint的权益证明（PoS）共识机制，网络TPS高达25,000+，速度远超其他知名的L1底层公链。

问界前讯·2024-02-01 14:03

Optimism的挑战期

2.OP与L1数据交互L1（以太坊）上的合约，可通过“bridging”，与L2（OP主网）上合约，进行交互。同一网络内的Solidity合约调用，类似为：contractMyContr

mutourend·2024-02-01 12:32

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型

探索数据并选择机器学习算法的类型监督学习无监督学习强化学习第3步：数据收集第4步：选择模型评估方法维护保留验证集K折验证通过改组进行迭代K折验证第5步：预处理和清理数据集处理非数字列解决缺失值检测异常值Z分数基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)分析特征选择

jcfszxc·2024-02-01 11:59

决策树

特点if-then的集合损失函数最小化可读性，速度快启发式解决NP完全问题信息增益特征选择通过信息增益：熵：（2或者e为底），熵越大，随机变量的不确定性越大。

Mr_Stark的小提莫·2024-02-01 11:12

vit细粒度图像分类（五）TransFC学习笔记

首先，利用外部注意力取代原Transformer模型中的自注意力，通过捕获样本间相关性提升模型的特征提取能力；其次，引入特征选择模块筛选区分性特征，去除冗余信息，加强特征表示能力；最后，引入融合的多元

无妄无望·2024-01-31 18:40

一文讲透Python机器学习特征选择角度的卡方检验

机器学习特征选择角度的卡方检验是计算特征变量与响应变量之间的χ2统计量。χ2统计量越大，则特征变量与响应变量之间独立的概率就越小，相关性就越大。因此，χ2统计量大的特征变量将会被优先选择用于预测。

数据科学作家·2024-01-31 18:52

李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码

目录1决策树模型2特征选择2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法（classificationandregressiontree）

詹sir的BLOG·2024-01-31 08:20

前端面试题：合并有序链表

val){this.value=val;this.next=null;}实现两个有序链表的合并方法1：通过递归的方式实现，通过比对节点的大小，进行节点的插入，具体实现如下：functionmerge(l1

华子Code1024·2024-01-31 05:55

特征选择综述论文阅读笔记

一特征选择（featureselection）的简介我们现在正处在大数据的时代，大量的高维数据在各种领域中无处不在，如社交媒体、医疗保健、生物信息学和在线教育。

wyn20001128·2024-01-31 01:23

算法-合并两个有序链表

题目描述合并两个有序链表示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]示例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：

micro_cloud_fly·2024-01-30 18:11

算法-两数相加

示例1：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2：输入：l1=[0],l2=[0]输出：[0]示例3：输入：l

micro_cloud_fly·2024-01-30 18:41

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树

文章目录第5章决策树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特征选择问题5.2.2信息增益

北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:20

为什么使用一堆决策树（随机森林）

减少过拟合风险:随机森林通过对每个决策树进行随机特征选择和自助采样，减少了每个决策树过拟合的风险。

Recursions·2024-01-30 14:49

Leetcode Hot100

classSolution{publicint[]twoSum(int[]nums,inttarget){HashMapmap=newHashMap=10)flag=1;}//head.next=l1!

徐明曉·2024-01-29 21:51

MS7256C：L1 频段卫星导航射频前端低噪声放大器芯片

1、描述MS7256C是一款具有高增益、低噪声系数的低噪声放大器（LNA）芯片，支持L1频段多模式全球卫星定位，可以应用于GPS、北斗二代、伽利略、Glonass等GNSS导航接收机中。

Yyq13020869682·2024-01-29 20:06

Optimism的Fault proof

1.引言faultproof（错误证明），又名欺诈证明，或，交互游戏，其包含3大要素：1）FaultProofProgram（客户端角色）：已知对所有rollupinputs（L1数据）的承诺值，和，dispute

mutourend·2024-01-29 13:12

三层交换实验

实验要求拓扑自己搭建的拓扑配置ipR1R2L1L2聚合链路L1L2修改串口L1L2生成树L1L2L5（L3、L4同）L3L4L1L2配置VRRPL1（L2和L1同）连接外网

SuperBigToilet·2024-01-29 09:00

HCIP交换

实验拓扑将每个PC的IP等全部配完PC1PC2PC3配置VLANL1L2L3检测vlan然后在L1上L2上最后：

SuperBigToilet·2024-01-29 09:30

【机器学习】损失函数

L1平均绝对误差MAEL2均方误差MSE交叉熵CE用于度量两个概率分布之间的差异性信息。对交叉熵求最小值，也等效于求最大似然估计。在机器学习领域，我们令P(x)为预测集，Q(x)为真实数据集。

惊雲浅谈天·2024-01-29 08:28

【机器学习】正则化

w：需要正则化的参数正则化分为L1正则化和L2正则化：L1正则化大概率会使很多参数

惊雲浅谈天·2024-01-29 08:57

《重启之极海听雷》操纵吴邪到十一仓探秘的人是谁？他的目的是？

她在十一仓里给吴邪提供了许多帮助，吴邪能从L1级别的新人快速提升级别，其中绝对有一份白昊天的功劳。王胖子帮吴邪破解了王俊义的

懿轮明月·2024-01-28 19:37

刷题LeetCode：2.两数相加

题目分析输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6

程序媛遇上处女座·2024-01-28 14:35

【机器学习笔记】1 机器学习概念

深度学习实现机器学习的一种技术机器学习的范围机器学习可以解决给定数据的预测问题，包括✓数据清洗/特征选择✓确定算法模型/参数优化✓结果预测）不能解决：x大数据存储/并行计算x做一个机器人机器学习的发展史总的来说

RIKI_1·2024-01-28 10:25

合并两个有序链表

LinkNode*next;LinkNode(intx):value(x),next(NULL){};//节点的构造函数};//遍历合并LinkNode*mergeByIterator(LinkNode*l1

Purson·2024-01-28 08:18

秋招机器学习面试题问题总结

4、L1正则化为什么能够得到稀疏解，L2为什么能够得到趋于0的解，它们的图像是怎样的？5、GBDT的损失函数是什么？6、SVM的损失函数是什么？如何推导SVM？为什么引入核函数，以及为什么叫核函数？

上岸的程序员·2024-01-28 07:14

Scikit-Learn 高级教程——高级特征工程

本篇博客将深入介绍在Scikit-Learn中进行高级特征工程的一些常见技术，包括多项式特征、交互特征、特征选择和特征转换等，并提供详细的代码示例。

Echo_Wish·2024-01-28 04:45

Gaussian常见简单报错及解决方法

定位至相应段落）：·SevereErrorMessage#2070(Windows)·segmentationviolation/segmentationfault(Linux)·“量子化学问题”报错：·L1

[email protected]·2024-01-27 11:44

【特征工程】特征选择及mRMR算法解析

姓名：崔少杰学号：16040510021转载自：http://www.jianshu.com/p/04d965e35b6d=有修改【嵌牛导读】：mRMR可认为是最大化特征子集的联合分布与目标变量之间依赖关系的一种近似。【嵌牛鼻子】：特征工程、mRMR算法【嵌牛提问】：不同模型有不同的特征适用类型？【嵌牛正文】：特征子集的搜索：（1）子集搜索问题。比如逐渐添加相关特征（前向forward搜索）或逐渐

随心所欲_7b32·2024-01-27 09:56

探析零知识证明高能发展路径：走向更安全、私密且可扩展的 Web3 新时代

understanding-the-zero-knowledge-landscape作者：JonathanKing｜CoinbaseVentures编译：TinTinLand本文核心观点2023年，零知识技术吸引了逾4亿美元的投资，主要关注以太坊L1

TinTin Land·2024-01-27 08:56

今天提前交

2018年11月12日，L1组编号8号，日精进第228天，文/胡鼎峰昨天在公众号里哀叹市场难做，结果引来了朋友们的精彩留言。

践侠客·2024-01-27 08:32

力扣：链表的合并

解法一：递归法思路：首先判断两类特殊情况，l1或l2中有一个为空的情况，然后比较l1和l2的数值大小，若l1->datadata,则l1->next为新的头结点，进行mergeLists(l1->next

迷你猪@123·2024-01-27 00:19

Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择

Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择这里特征选择我采用了三种方法，基于方差阈值，主成分分析和ExtraTreesClassifier这三种方法进行特征选择，最后通过比较同一个模型的准确率和召回率来确定最后的一些特征

m0_51876286·2024-01-26 20:15

LeetCode 21.合并两个有序链表(python版)

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]代码classListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val

奋斗哼哼·2024-01-26 20:54

C语言每日一题（47）两数相加II

示例1：输入：l1=[7,2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,8,0,7]示例2：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[8,0,7]示例3：输入：l1=[0],l2

对编程一片赤诚的小吴·2024-01-26 06:50

第二章多变量线性回归

因此，需要进行特征选择或降维处理，以去除冗余特征或减少特征间的相关性。其次，不同特征的尺度或量纲可能不同，需要进行归一化或标准化处理，以使所有特征都

清☆茶·2024-01-26 06:09

文本相似度计算（一）：距离方法

文本相似度距离方法1、文本的表示1.1、VSM表示1.2、词向量表示1.3、迁移方法2、距离计算方法2.1、欧氏距离（L2范数)、曼哈顿距离（L1范数)、明氏距离2.2、汉明距离2.3、Jaccard相似系数

Jarkata·2024-01-26 00:04

21. 合并两个有序链表

ListNode*mergeTwoLists(ListNode*l1,ListNode*l2){ListNodetmp(0);ListNode*p=&tmp;while(l1&&l2){if(l1->valval

雪上霜·2024-01-25 20:05

C++区间覆盖(贪心算法)

假设有n个区间，分别是：[l1,r1],[l2,r2],[l3,r3].....[ln,rn]从这n个区间中选出某些区间，要求这些区间满足两两不相交，最多能选出多少个区间呢？

萌奈加油努力·2024-01-25 11:23

机器学习笔记02：特征工程

.特征工程定义2.数据的特征抽取：1.字典特征抽取：2.文本特征抽取：3.tf-df分析问题3.特征预处理1.特征处理的方法：1.数值型数据：标准缩放：2.类别型数据：3.事件类型：4.数据降维：1.特征选择

fafagege11520·2024-01-25 09:12

PCIE 之LTSSM状态机解析

、LTSSM的顶层状态LTSSM包含11个顶层状态：Detect、Polling、Configuration、Recovery、L0、L0s、L1、L2、HotR

攻城狮Adam·2024-01-25 08:00

基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法的matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1KNN分类器基本原理4.2特征选择的重要性4.3蝗虫优化算法（GOA）5.完整程序1.程序功能描述基于蝗虫优化的KNN

软件算法开发·2024-01-25 03:00

工地日记（三九六）

人二、1-2-7段L2层钢筋绑扎2人，木工支模23人三、七号塔吊下L2层打磨修补2人四、七号塔吊西侧楼梯钢筋绑扎3人五、1-2-1段L3层板木工3人六、1-2-1段L3层钢筋绑扎25人七、1-2-3段L1

另一号·2024-01-24 18:16

Bella 的Scaler Talk第四轮新概念朗读持续力训练Day4，20181012

1.练习材料：新概念第二册lesson52.任务配置：L0+L1+L2+L3+L4001任务L0朗读002任务L1音标ˈmɪstər.ʤeɪmzskɑthəzəgəˈrɑʒɪnSilburyəndnaʊhihəzʤəstbɑtəˈnʌðərgəˈrɑʒɪnPinhurst.PinhurstəzˈoʊnlifaɪvmaɪlzfrəmSilbury

幸福花开四叶草·2024-01-24 16:23

踩坑记录[4]——LeetCode 21题：合并两个有序链表

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]示例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]提示：两个链表的节点数目范围是

shenfenxihuan·2024-01-24 04:23

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