L1特征选择第5页

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

Python中 is 和 == 的区别

l1=[1,2,3,4]l2=[1,2,3,4]print(l1==l2)print(l1isl2)TrueFalse以上的代码，==打印的True，而is打印的False。

什么23·2024-01-23 17:42

WPT无线电能传输公式推导、编程计算、仿真验证全过程

先给定参数：(1)电感:L1=1e-05H,L2=1e-05H(2)互感:M=6e-06H(3)电阻:R1=0.8Ω,R2=0.8Ω(4)输入电源:电压,频率,内阻:U1=500v,f=85000Hz,

电子hhh·2024-01-22 20:15

合并两个有序数组（三指针法）

这道题使用三指针法，实际上是创建三个变量模拟下标的走势：一般常规想法是先合并再排序，三指针则是边合并边排序；l1是nums1的有效数据的最后一位的下标，即m-1；l2是num2的有效数据的最后一位的下标

cookies_s_s·2024-01-22 11:43

MATLAB中实现机械臂逆运动学求解的方法之一是使用阻尼最小二乘法

以下是一个简单的MATLAB代码示例，演示了机械臂逆运动学的阻尼最小二乘法求解：%机械臂参数L1=1;%机械臂长度L2=1;%目标位置x_desired=1;y_desired=1;%初始猜测theta

Xingmeng@·2024-01-22 09:06

Lan的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day 29 20181105

练习材料：任务配置：L0+L1+L4知识笔记：2.音标（L1)复习后元音：[ɑː][ɔː][ɒ][uː][ʊ]课中的单词：[ɑː]carpark[ɔː]boughtsmallcalledPorterwater

孙岚_9ff8·2024-01-22 03:36

sklearn中级教程——特征选择

sklearn中级特征选择教程在机器学习中，特征选择是一个重要的步骤，它可以帮助我们从原始数据中选择出最具预测性能的特征，以提高模型的准确性和效率。

Echo_Wish·2024-01-22 01:11

Pytest 测试框架与Allure 测试报告——Allure2测试报告-L1

目录：allure2安装Allure2介绍Allure2报告展示Allure2报告展示-首页概览Allure2报告展示-用例详情页Allure2安装Allure2下载与安装Allure环境验证插件安装-Python插件安装-Java验证插件安装-Javaallure2运行方式生成测试报告流程使用Allure2运行方式-Python使用Allure2运行方式-Java问题代码示例：1.allure2

阿瞒有我良计15·2024-01-21 14:51

力扣合并链表-Go实现

新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的1->2->41->3->41->1->2->3->4->4输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1

IT民工锦里·2024-01-21 12:15

机器学习-决策树-异常检测-主成分分析

通过多层判断区分目标所属类别本质：通过多层判断，从训练数据集中归纳出一组分类规则优点：计算量小，运算速度快易于理解，可清晰查看个属性的重要性缺点：忽略属性间的相关性样本类别分布不均匀时，容易影响模型表现决策树求解问题核心：特征选择

小旺不正经·2024-01-21 08:02

合并两个有序链表 2022-02-23 周三

输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]思路链表的问题用while循环比较好，比较直观。用递归也是可以啊，不过感觉更难理解。大神的演示准备1：判空。

勇往直前888·2024-01-21 05:24

好钢用在刀刃上：降维学习

编程回忆录·2024-01-20 20:50

【python】数据挖掘分析清洗——特征选择（特征筛选）方法汇总

目录前言一、过滤法1.1基于方差1.2相关系数二、包裹式2.1随机森林2.2XGBoost重要性分析2.3SFS序列前向选择算法（SequentialForwardSelection）三、嵌入式3.1SVC总结本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_47058355/article/details/130400400?spm=1001.2014.3001.5501数据挖

程序员老冉·2024-01-20 16:41

【课程归纳分享】 - 破除思维误区，树立正确的数据分析观

并非单纯工具，而是解决问题的思维方式数据分析的门槛专业诉求和普通诉求的门槛有区别|image.png【原文I】第1小节：破除思维误区，树立正确的数据观你好，欢迎来到圈外同学数据学院L1学习计划，我是圈外同学

Atia十点睡姑娘·2024-01-20 08:56

21. 合并两个有序链表（Java）

输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]代码实现：结点类：publicclassListNode{intval;ListNodenext;ListNode(){}

JungleiRim·2024-01-20 07:22

圣诞树C语言代码（完整）

include#include#include#definePI3.14159265359#defineL116*4+1//4代表4个字#defineL216*3+1//3代表3个字charlove[17][L1

算法游民·2024-01-20 02:15

链表存数相加算法(leetcode第2题)

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：l1=[

蹲家宅宅·2024-01-19 22:15

trucksim与simulink联合仿真基于pid控制算法实现车道保持

vd_source=a1425ad8eaf3586e891a6d0040eb89cc二、trucksim界面操作截图三、simulink模型截图采用的P；I和D目前都没用上四、原理从trucksim输出的是L1

weixin_43796045·2024-01-19 13:35

机器学习---特征选择与稀疏学习

三月七꧁ ꧂·2024-01-19 11:51

算法面试题：合并两个有序链表

例如：#链表1:1->2->4#链表2:1->3->4合并后的链表应该是：1->1->2->3->4->4要求：实现一个函数merge_two_lists(l1,l2)，其中l1和l2分别为两个有序链表的头结点

金木讲编程·2024-01-19 09:27

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？

引言1数据预处理2数据集增强3特征选择4模型选择5模型正则化与泛化6优化器7学习率8超参数调优9性能评估与模型解释引言在非时间序列的回归任务中，深度学习和机器学习都是常用的方法。

Better Bench·2024-01-19 07:23

【漫薇圆梦计划】11组'86号'慕宛初《L1:追梦人的人生是会闪闪发亮的》

【旧知】人活一世，总要给世界留点什么。“燕雀安知鸿鹄之志哉”，有梦想，有目标，走在追梦路上不停歇的人，才算不白来世界这一遭。既然有了目标，我们就要去实现它。把目标拆解成可执行的小行动可以帮助我们实现梦想。然而，宛初作为一个“贪财好色，一身正气”的俗人，即便知道梦想的重要性，梦想实现的具体执行方法，依然碌碌无为的过完了前半生。【新知】1.“贪财好色”是大多数人都拥有的秉性，同样可以写当我们的梦想清单

慕宛初成长记·2024-01-19 06:48

自动驾驶概述

自动驾驶技术主要解决的问题无人驾驶分级L1：巡航定速（ACC），巡航装置可以纵向控制车辆，可以加速减速L2：车道保持辅助，系统可以纵向控制也可以横向控制汽车，但车是辅助，人才是主导。

荒野饮冰室·2024-01-18 17:00

特征工程之特征选择

特征选择的目标构造机器学习的模型的目的是希望能够从原始的特征数据集中学习出问题的结构与问题的本质，此时的挑选出的特征就应该能够对问题有更好的解释；特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是去逼近这个上限

北航程序员小C·2024-01-18 12:52

软件工程应用题汇总

绘制数据流图(L0/L1/L2)DFD/L0（基本系统模型）只包含源点终点和一个处理(XXX系统)DFD/L1（功能级数据流图）在L0基础上进一步划分处理(XXX系统)个人理解DFD/L2（在L1基础上进一步分解后的数据流图

边缘常驻民·2024-01-18 10:45

大语言模型系列-word2vec

word2vec的训练机制1.Hierarchicalsoftmax2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列-总述已经提到传统NLP的一般流程：创建语料库=>数据预处理=>分词向量化=>特征选择

学海一叶·2024-01-18 08:39

Lan的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day 42 20181118

练习材料：任务配置：L0+L1+L4知识笔记：2.音标（L1)Plosives爆破音：舌后软腭爆破音：[g]:发音方式与[k]相同，舌后部隆起，紧贴软腭，然后突然离开，让气流冲出口腔。

孙岚_9ff8·2024-01-18 05:27

基于协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES）的高效特征选择

特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征，以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。特征选择的目标是找到对目标变量预测最具信息量的特征，同时减少不必要的特征。

deephub·2024-01-18 02:14

风控算法大赛解决方案分享

01项目总体思路本文将为您介绍我们在数据处理过程中所采用的方法，从数据清洗到特征工程再到特征选择，最终进行模型设计与分析。在

风控小兵突击·2024-01-17 23:29

决策树的分类

概念决策树是一种树形结构树中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶子节点代表一种分类结果决策树的建立过程1.特征选择：选取有较强分类能力的特征。

码农zz·2024-01-17 23:13

数据处理和特征工程（二）

4.特征选择一般有四种方法用来选择特征：过滤法、嵌入法、包装法、降维算法4.1Filter过滤法**根据统计检验的分数和相关性指标来选择特征，完全独立于各种机器学习算法4.1.1方差过滤VarianceThreshold

于饼喵·2024-01-17 22:23

练车注意事项

今日练习内容：1.道路行驶之右侧转弯：练习场景为这一环形路线，将该路线分为L1，L2，L3，L4四段。

Fpbs·2024-01-17 17:44

ARTS第七周

A题目:2.两数相加structListNode*addTwoNumbers(structListNode*l1,structListNode*l2){structListNode*L,*p1,*p2;

quliikay·2024-01-17 14:19

速通——决策树（泰坦尼克号乘客生存预测案例）

一、决策树1、概述树中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶子节点代表一种分类结果2、建立过程1.特征选择：选取有较强分类能力的特征。

小林打怪中·2024-01-17 12:12

建立桥梁：探索去中心化身份DIDs与Cosmos社交图谱L1之间的赋能

去中心化标识符（DIDs）和Cosmos上的社交图谱（L1）是两种有潜力彻底改变我们在线交互方式的解决方案。

Match Labs·2024-01-17 07:39

第21章从讲函数偏到了讲二次型，离大谱，又到了纯量积

这里用到的是列空间L1，L2。。P1，P2，L构成的是第一个空间，p是第二个空间这里用张量乘法，得到的凯莱矩阵的那种排列就被叫做张量积，这里给出一个理解就是有

挥刀杀G·2024-01-17 06:02

给郭麦兜的第067封家书

我在scratch群上看了看，L0课程结束，再给她报一个L1课程，L1和L2都很便宜。199元/12节课，嘟嘟又喜欢，所以肯定是让她学的。缴完费，班主任苗老师发来了L0毕业设计

土豆番茄青蛙·2024-01-17 06:28

机器学习：08. sklearn中的特征选择feature_selection

特征选择概念：就是从所有的特征中，选择出有意义，对模型有帮助的特征，以避免必须将所有特征都导入模型去训练的情况。特征选择常用的方法有：过滤法，嵌入法，包装法，和降维算法。

医学小白学生信·2024-01-17 04:40

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