L1特征选择

2020-04-01

探索艺术G2-U1-L1课程名称：《自然风景树木》大概念：自然之美课程结构：G2是第二年级，UI是第一单元，L1是第一节课每个单元九节课，分别是“练习、练习、创作”1⃣️L1、L2为练习L3为创作2⃣️L4
元梓_6851·2023-12-24 07:22

sklearn中常用的分类算法汇总及svm分类模型

逻辑回归>>>fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression>>>clf_l1_LR=LogisticRegression(C=C,penalty='l1
ZhangX銮·2023-12-23 23:34

Leetcode—剑指Offer LCR 025.两数相加II【中等】

*structListNode{*intval;*structListNode*next;*};*/structListNode*addTwoNumbers(structListNode*l1,structListNode
源代码•宸·2023-12-23 21:17

Matlab 最小二乘法 拟合平面 (PCL PCA拟合平面)

软件开发博客聚合）平面方程：Ax+By+Cz+D=0;二、Matlab实现1、随机出来一些离散的点>>clear>>closeall>>%随机生成一组（x,y,z）这些点的坐标离一个平面比较近>>x0=1;L1
Σίσυφος1900·2023-12-23 20:15

（14）监督学习-分类问题-决策树

其主要区别在于特征选择的方法不同。1、ID3特征选择方法：信息增益熵H（X）=-plog(p)求和，g(D,A)=H(D)-H(D,A),g越大，说明某一条件下，减少数据不确定性的程度越大。
顽皮的石头7788121·2023-12-23 19:27

L1 Keil5-MDK创建STM32工程

前置条件Keil5-MDK软件已经安装、激活完成，安装激活过程参考页面。详情1.固件库下载安装首先点开[Project]>>[Manage]>>[PackInstaller]，查看所需ARM芯片的固件库是否已安装。这里可以看到我们所需要的STM32F1系列ARM芯片的固件库已安装。若没有安装，则需要到keil5的官方网站上下载所需的固件库。进入下载页面查找所需固件库，并下载固件库安装安装完成后打开
42号GR·2023-12-23 18:11

Leetcode—445.两数相加II【中等】

*structListNode{*intval;*structListNode*next;*};*/structListNode*addTwoNumbers(structListNode*l1,structListNode
源代码•宸·2023-12-23 16:36

gem5 garnet l1 l2 cache的创建与相连

gem5garnetl1l2cache的创建与相连主要就是这个图：细节我们用的是gem5/configs/deprecated/example/fs.py#fs.py引入了上两层路径，也就是当前可以看到gem5/configs/路径。addToPath("../../")#fs.py引入了gem5/configs/ruby/Ruby.pyfromrubyimportRuby#fs.py使用了gem
yz_弘毅道远·2023-12-23 12:06

决策树和随机森林算法 简介

决策树（DecisionTree）是一种基础的分类和回归算法随机森林是由多棵决策树集成在一起的集成学习算法决策树生成过程:特征选择决策树生成决策树剪枝信息熵用来衡量一个节点内信息的不确定性的。
草明·2023-12-23 11:30

决策树相关算法_ID3_C45_信息熵_剪枝

决策树学习通常包括3个步骤：特征选择；决策树的生成；决策树的修剪。信息增益为了说明信息增益算法，需要先给出熵entropy的定义，熵表示随机变量的不确定性的度量。
沉住气CD·2023-12-23 11:00

Spark Machine Learning进行数据挖掘的简单应用（兴趣预测问题）

数据挖掘的过程数据挖掘任务主要分为以下六个步骤：1.数据预处理2.特征转换3.特征选择4.训练模型5.模型预测6.评估预测结果数据准备这里准备了20条关于不同地区、不同性别、不同身高、体重…的人的兴趣数据集
冲鸭嘟嘟可·2023-12-23 10:28

Lasso回归、岭回归和弹性网络回归

正则化在线性回归中也是相同的原理，我们还记得正则化分成了两种：L1正则化和L2正则化，两者的区别就是L1将某些特征的权重设为了0，而L2中则以一个极小的权重保留了特征。
ShawnWeasley·2023-12-23 07:54

LeetCode 21 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
Ethan-running·2023-12-23 04:14

gem5 garnet 拓扑结构之port： NI CPU ROUTER L1 L2

简介有Crossbar，CrossbarGarnet，Mesh_*，MeshDirCorners_XY，Pt2Pt等拓扑结构，我们主要关注mesh-xy。参考是https://www.gem5.org/documentation/general_docs/ruby/interconnection-network/MESITWOLEVEL与meshxy数目mesh-xy此拓扑要求目录数量等于cpu数
yz_弘毅道远·2023-12-23 03:13

L1、L2正则化的原理及适用场景

1.2公式表示添加了L1正则化的损失函数一般可表示为：1.3作用L1正则常被用来解决过拟合问题；L1正则化容易产生稀疏权值矩阵（更容易得到稀疏解），即产生一个稀疏模型（较多参数为0），因此也可用于特征选择
云从天上来·2023-12-23 02:22

深度学习之正则化方法

在传统机器学习算法中，主要通过限制模型的复杂度来提高泛化能力，比如在损失函数中加入L1范数或者L2范数。
weixin_30369087·2023-12-23 02:21

以太坊的下一个变革：Vitalik 探讨 L1 内置 ZK-EVM 蓝图

作者：VitalikButerin编译：TinTinLand原文：https://notes.ethereum.org/@vbuterin/enshrined_zk_evm建立在以太坊之上的Layer2EVM协议，包括OptimisticRollups和ZKRollups，都依赖于EVM验证。然而，这需要它们信任庞大的代码库，如果代码库中存在漏洞，这些虚拟机就有被黑客攻击的风险。此外，即便是想要与
TinTin Land·2023-12-23 01:31

2018-12-9 魔法学习工作坊复盘

活动方案时间：2018.12.09上午9:00-12:00主题：魔法学习工作坊：L1认识自己活动流程：1.签到，围圈。2.破冰游戏：大风吹+自我介绍。（大人带动、点燃，孩子慢慢放开，嗨！）
林荫儿·2023-12-22 22:46

315M发射电路原理以及315M无线模块怎么使用

315M发射电路原理静态时，12V通过L1、R1、Q1的B-E向Q2的C极提供电压，当DATA来数据时，使Q2导通，这时Q1的E极旧处在0电位，原静态时Q1是截止的。
梓德原·2023-12-22 16:30

合并两个有序链表算法(leetcode第21题)

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
蹲家宅宅·2023-12-22 14:53

硬件基础-DC-DC

状态一：当S1闭合时，输入的能量从电容C1，通过S1→电感器LI→电容器C2→负载RL供电，此时电感器L1同时也在储存能量，可以得到加在L1上的电压为：Vin-Vo=L*di/dton。
若忘即安·2023-12-22 11:27

【leetcode刷题之算法】

len(nums)):forjinrange(i+1,len(nums)):ifnums[i]+nums[j]==target:returni,j2.两数相加defaddTwoNumbers(self,l1
瞬间记忆·2023-12-22 08:20

10-高并发-应用级缓存

如CPU→L1/L2/L3→内存→磁盘就是一个典型的例子，CPU需要数据时先从L1读取，如果没有找到，则查找L2/L3读取，如果没有，
Andy技术支援·2023-12-22 02:15

生态木门的心理舒适区

生态木门的心理舒适区2018年11月5日，L1组编号8号，日精进第221天，文/胡鼎峰昨天我和大家一起分析了为什么大家都知道自己应该做品牌，但是做品牌为什么这么难呢？
践侠客·2023-12-22 00:58

2021-01-25 LP1 问题定位

L1问题定位学习大纲1、初识IDP：你正在处于哪种职场现状？IDP模型：滚雪球模型2、现状分析：你的理想职业状态是怎样的？1、初识IDP：我们不知道自己要去哪里，也不知道什么是更重要的。
茄子菜菜·2023-12-21 22:03

Python之set集合的相关介绍

生成一个集合可以使用如下语法：生成集合语法1：>>> l1=[1,2,3,4,5,6]>>> s1=set(l1)>>> print(s1){
hakesashou·2023-12-21 21:30

《opencv实用探索·二十一》人脸识别

Haar级联分类器是一种用于目标检测的机器学习方法，它是一种基于机器学习的特征选择方法，能够快速而有效地检测出图像中的对象或特定的模式，例如人脸。
梦回阑珊·2023-12-21 19:46

CPU算力分配 - 华为OD统一考试

输入描述第一行输入为L1和L2，以
什码情况·2023-12-21 17:04

机器学习——特征选择（一）

1、简介特征选择，又称变量选择、属性选择或变量子集选择，是选择相关特征子集用于模型构造的过程。简要地说，通过检测相关特征。摒弃冗余特征，获得特征子集，从而以最小的性能损失更好地描述问题。
风月雅颂·2023-12-21 11:04

机器学习——特征选择（二）

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。4、皮尔森相关系数皮尔森（pearson）相关系数度量两个变量之间的相关程度。是用两个连续变量x,y的协方差除以x,y各自的标准差的乘积。皮尔森相关系数的值为-1~1，其性质如下：时，表示两个变量为正相关；当时，表示两个变量为负相关。时，表示两个变量为完全相关。时，表示两个变量无相关关系。时，表示两个变量存在一
风月雅颂·2023-12-21 11:59

【机器学习】线性模型-线性支持向量机

一、常用二分类损失函数二、三种不同的正则化器（L2-正则化，L1-正则化和Lp-范数）的性质三、线性支持向量机原理L1正则化L1-lossSVC原问题L2正则化L2-lossSVC原问题L2正则化SVC
十年一梦实验室·2023-12-20 22:40

Matter Labs: L2突破性扩展

文章来源：MatterLabs翻译：BlockUincorn（Zksync的合作伙伴，Zksync是MatterLabs的产品）以太坊L1(一层网络)即将大规模迁移到第L2层。
Blockunicorn·2023-12-20 21:33

小白学C++ L1 解析第一个C++程序

解析第一个C++程序#includeusingnamespacestd;intmain(){cout第2行使用了命名空间namespace。usingnamespace空间名;程序中的主函数main主函数（右侧代码的3～6行）是一段程序的核心，也是程序开始执行的地方。intmain(){函数体;return0;}程序主体：cout打印内容C++中，使用标准库函数提供的cout将""中间的内容输出打
yanice53·2023-12-20 12:37

不要再发孙茂才的故事了

2018年5月22日，L1组编号8号，日精进第54天（文/胡鼎峰）图片发自App有些老板特别喜欢发这样的鸡汤，因为他们总是心里有气，他们觉得员工不忠诚，就想用这个段子来教育员工，但是很多人都不会认真去想为什么员工会离开
践侠客·2023-12-20 11:24

python周末列表的表示形式合并_Python 列表合并题

完成merge(L1,L2)函数：输入参数是两个从小到大排序好的整数列表L1和L2，返回合成后的从小到大排序好的大列表X例如merge([1,4,5],[2,7,11])会返回[1,2,4,5,7];merge
weixin_39756895·2023-12-20 08:24

python数字拆分比较大小_整数拆分（Python）,python

#这里我们利用欧拉提出的母函数的概念(当然拉马努金的公式也可以，拉马努金是我非常喜欢的数学家)，直接带入求解，(1+x)(1+x^2)(1+x^3)(1+x^4)(1+x^5)defadd_poly(L1
weixin_39583751·2023-12-20 05:29

线性回归——lasso回归和岭回归（ridge regression）

lasso回归和岭回归（ridgeregression）其实就是在标准线性回归的基础上分别加入L1和L2正则化（regularizat
weixin_30853329·2023-12-20 05:14

线性回归、lasso回归和岭回归（ridge regression）

lasso回归和岭回归（ridgeregression）其实就是在标准线性回归的基础上分别加入L1和L2正则化（regularization）。
呆小呆_·2023-12-20 05:43

[23-24 秋学期]NNDL 作业6 卷积 [HBU]

一、概念用自己的语言描述“卷积、卷积核、特征图、特征选择、步长、填充、感受野”。大致看了一遍邱锡鹏《神经网络与深度学习》的卷积一节。谈谈我对这些名词概念的理解(理解不足描述不准请见谅)。个人
洛杉矶县牛肉板面·2023-12-20 00:01

henauOJ 1094: 字母统计

#include#includeintmain(){chara[1002];intc,b,a1=0,b1=0,c1=0,d1=0,e1=0,f1=0,g1=0,h1=0,i1=0,j1=0,k1=0,l1
GordrnGhost·2023-12-19 21:12

决策树算法

决策树特征选择贷款决策佩戴隐形眼镜决策决策树算法的优缺点决策树（DecisionTree）是一种常用的机器学习算法，它通过对数据集进行分割来实现分类或回归。
写进メ诗的结尾。·2023-12-19 06:18

web二级基本操作题（分数转换）

无标题文档分子：分母：functionChkType(){varo1=document.getElementById("l1");varo2=document.getElementById("l2");
wawa0611·2023-12-18 21:20

大数据知识分享：Python特征工程之特征缩放

1.归一化归一化将样本分别归一化为单位范数，使得具有至少一个非零分量的每个样本都独立于其他样本进行重新缩放，如数据矩阵的每一行，以使样本的范数（l1，l2或inf）等于1。
泰迪智能科技·2023-12-18 19:30

LeetCode（56）两数相加【链表】【中等】

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]
ACGkaka_·2023-12-18 17:22

电源小白入门学习5——BUCK、BOOST、BUCK-BOOST、Ćuk、Sepic、Zeta电路

Zeta电路(Ćuk电路从输入端入手调整S与L1的位置)上一期我们学习
不想写代码的我·2023-12-18 12:13

LeetCode-克服链表不能随机访问的问题

1.重排链表题目描述：给定一个单链表L的头节点head，单链表L表示为：L0→L1→…→Ln-1→Ln请将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…不能只是单纯的改变节点内部的值，
炙热的大叔·2023-12-18 12:20

Leetcode143 重排链表

重排链表题解1线性表给定一个单链表L的头节点head，单链表L表示为：L0→L1→…→Ln-1→Ln请将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换
Rocoberry_团子·2023-12-18 11:49

11、基于多任务Lasso的联合特征选择

11、基于多任务Lasso的联合特征选择importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportMultiTaskLasso
凌晨思索·2023-12-18 07:15

机器学习基础：用 Lasso 做特征选择

在很多项目，尤其是特征选择中都会见到他的影子。Lasso给简单线性回归加了L1正则化，可以将不重要变量的系数收缩到0，从而实现了特征选择。
统计学家·2023-12-18 06:24

机器学习 | 决策树 Decision Tree

——分而治之，逐个击破把特征空间划分区域每个区域拟合简单模型分级分类决策1、核心思想和原理举例：特征选择、节点分类、阈值确定2、信息嫡熵本身代表不确定性，是不确定性的一种度量。
西皮呦·2023-12-18 06:38
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