mRMR

SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积门控循环单元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·2024-02-03 01:57

特征选择＋深度学习：mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型！特征按重要性排序！最大相关最小冗余！

适用平台：Matlab2023版及以上特征选择方法："最大相关最小冗余"（MaximalRelevanceandMinimalRedundancy，简称MRMR）是一种用于特征选择的方法。
预测及优化·2024-02-02 09:12

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

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目录SCI一区|Matlab实现
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

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目录SCI一区|Matlab
机器学习之心·2024-02-01 14:00

【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
随心所欲_7b32·2024-01-27 09:56

安装mrmr所需的pymrmr过程中遇到的ERROR: Command errored out with exit status 1:

1、首先，我们要在电脑上安装好python，这里可以在cmd、pycharm或Anaconda中的任意一个进行代码测试。2、报错示例：在cmd中输入pipinstallpymrmr3、解决办法：产生ERROR:Commanderroredoutwithexitstatus1:错误的原因有很多，经过我折腾了一天后发现大致有以下几种，尝试完基本问题就解决了。（一）python版本问题当时我在安装的过程
慕斯-ing·2023-09-20 15:58

常用粗糙集特征选择（属性约简）的算法汇总-基于Feast和MIToolbox工具箱实现

工具箱的安装：https://blog.csdn.net/qq_44822612/article/details/131816235MIM，MRMR，MIFS，CMIM，JMI，DISR，CIFE，ICAP
谢大虾·2023-07-20 06:47

我始终如一

MrMr名哦婆哦婆婆家的确是个好男人的女人是最好的生活方式的确很好的生活方式的确很MrMr名哦婆哦婆婆家的确是个好男人的女人是最好的生活方式的确很好的生活方式的确很好的确很不错吧，你是谁呢。
巅峰时刻_28fd·2023-06-11 09:09

自学大数据第十天~Hbase

随着数据量的增多,数据的类型也不像原来那样都是结构化数据,还有非结构化数据;Hbase时google的bigtable的开源实现,BigtableHbase文件存储系统GFSHDFS海量数据处理MRMR
CodeMartain·2023-03-25 17:17

使用python中的pymrmr模块来进行特征提取，深入学习mRMR（最大相关最小冗余准则）

文章目录系列文章目录前言一、最大相关最小冗余准则（mRMR）在python对应的库？二、如何安装和使用prmrmr？1.新建一个环境2.安装pymrmr库3.如何使用pymrmr？
攀爬人工智能的小工·2023-01-06 11:46

mRMR算法解析

1.绪论在特征选择过程中，有一种算法叫做mRMR（Max-RelevanceandMin-Redundancy）。
汤宪宇·2022-12-08 07:10

二分类最优阈值确定_结合mRMR选择和IFCM聚类的遥感影像分类算法

随着遥感成像技术的发展，高分遥感影像空间分辨率逐年提高，已经成为获取地物信息的主要数据来源之一。高分影像分类作为遥感影像处理的重要任务之一，在地理国情普查与监测、数字城市建设、城市规划等领域具有广阔的应用前景。高分影像具有纹理信息丰富、形状特征明显、光谱混叠现象普遍存在的特点，单纯利用光谱特征的分类方法难以满足分类要求，多特征综合提取利用并结合高性能分类器的分类方法已经成为目前高分影像分类的主流趋
weixin_39980002·2022-10-10 07:31

最大相关 - 最小冗余（mRMR）特征选择

部分转载自维基百科FeatureSelection最大相关-最小冗余(mRMR)特征选择彭等人提出了一种特征选择方法，可以使用互信息，相关或距离/相似性分数来选择特征。
薪升贷农名工·2022-05-27 00:12

常见算法优缺点

它的主要缺点是它不能学习特征间的相互作用，用mRMR中R来讲，就是特征冗余
andyham·2022-02-10 00:18

基于最大相关最小冗余的特征选择方法MRMR

基于最大相关最小冗余的特征选择方法MRMRBy:YangLiu1.什么是特征选择经典的特征选择定义为：依据某个准则，从N个特征集合中选出M个特征的子集(M=
vendetta_gg·2020-09-16 07:40

218你准备好了吗

明明你OKOKOKOKOKOK女装我全心全意破going你OKOK咯原创匿名公共OK咯OKOKOK女OKOK木木木木哦婆婆咯咯咯going女MrMr你哄你咯OKOKOK宁咯OKOKOKOKOK匿名哦咯肉哦需一生一世哦婆婆破鼓膜头
hi信得·2020-08-24 03:20

特征选择mRMR算法代码实现及安装下载

算法代码实现连接可以直接下载解压运行，在mac或者Linux系统下：https://github.com/csuldw/MachineLearning/tree/master/mRMR要看懂result.out
maenda·2020-08-15 23:16

mrmr 最大关联度-最小冗余度 特征选择

在做特征选择时，可能面临两个问题：特征与类别预测有多大相关性，特征之间有多大冗余度。在特征选择中，“最好的m个特征不一定是m个最好的特征”，从相关度与冗余度来看，最好的m个特征是指与分类最相关的特征，但由于最好的m个特征之间可能存在冗余，因此最相关的m个特征并不一定比其他m个特征产生更好的分类准确率。可以看出，特征选择可以分为两个过程：1、怎样度量特征相关性。2、怎样解决特征之间的冗余。1、互信息
我很平凡的·2020-07-31 16:28

少女时代Mr Mr

go度切都怒叫包聊Ohohwoohohohwooh每一哈路噶大路给不蓝黑叫噶哦不搜噶句给八勒跟怒跟噶噶Nomorecontrol怒木噶门Youbadbadbadboy一sobad穷刚大哈给弄（hey）MrMr
卟尼与鹿·2020-03-15 02:40

特征选择mRMR算法实现全解

mRMR：（Maximumrelerelevance，minimumredundancy）核心思想：即最大化特征与分类变量之间的相关性，而最小化特征与特征之间的相关性。
Bruce chen·2019-07-02 10:20

【机器学习】特征选择之最小冗余最大相关性(mRMR)与随机森林(RF)

特征选择之最小冗余最大相关性(mRMR)最小冗余最大相关性(mRMR)是一种滤波式的特征选择方法，由Penget.al提出。主要用途有机器学习，图像识别等。
游骑小兵·2018-12-13 11:57

mRMR

最大相关最小冗余（mRMR），顾名思义，我们可以知道，它不仅考虑到了特征和label之间的相关性，还考虑到了特征和特征之间的相关性。度量标准使用的是互信息(Mutualinformation)。
Beyond_2016·2018-04-19 21:00

mRMR特征选择算法（feature_selection）的使用

源程序下载地址，本机电脑安装java环境，具体环境安装可自行百度，google.用以实现用mRMR从特征集中提取特征的程序（python）#inportneccesarybagsimportcsv#用来保存
狼无雨雪·2018-03-23 09:46

[2018-03-02] MRMR-based feature selection for classification of cotton foreign matter using hyperspectral

文献JiangY,LiC.MRMR-basedfeatureselectionforclassificationofcottonforeignmatterusinghyperspectralimaging
Natsuka·2018-03-04 09:45

【特征工程】特征选择及mRMR算法解析

一、特征选择的几个常见问题为什么？（1）降低维度，选择重要的特征，避免维度灾难，降低计算成本（2）去除不相关的冗余特征（噪声）来降低学习的难度，去除噪声的干扰，留下关键因素，提高预测精度（3）获得更多有物理意义的，有价值的特征不同模型有不同的特征适用类型？（1）lr模型适用于拟合离散特征(见附录)（2）gbdt模型适用于拟合连续数值特征（3）一般说来，特征具有较大的方差说明蕴含较多信息，也是比较有
JasonDing·2017-02-12 21:20

【特征工程】特征选择及mRMR算法解析

一、特征选择的几个常见问题为什么？（1）降低维度，选择重要的特征，避免维度灾难，降低计算成本（2）去除不相关的冗余特征（噪声）来降低学习的难度，去除噪声的干扰，留下关键因素，提高预测精度（3）获得更多有物理意义的，有价值的特征不同模型有不同的特征适用类型？（1）lr模型适用于拟合离散特征(见附录)（2）gbdt模型适用于拟合连续数值特征（3）一般说来，特征具有较大的方差说明蕴含较多信息，也是比较有
JasonDing·2017-02-12 21:20

使用随机森林和mRMR进行特征选择

算法性能的好坏跟数据是密不可分的，因此找到一组更具代表性的特征子集显得更加重要。在实际项目中，因为有的特征对模型而言是冗余的，它对算法的性能会产生负面影响，此时就需要做特征选择。特征选择的目的就是从一组特征集合中去除冗余或不相关的特征从而达到降维的目的。说到降维，它不仅包括特征选择，还包括了特征提取，而本文主要介绍两种常用的特征选择方法。对于一个包含n个特征的特征集合，搜索空间高达2n−1种可能的
wtq1993·2016-05-30 19:00

MapReduce初步学习总结（一）

什么是MRMR是一种分布计算模型，主要用来解决海量数据的计算问题的。它包含了两种计算函数，一个是Mapping，另外一个是Reducing。
焦躁不安的程序鑫·2015-12-30 22:00

特征选择方法学习笔记（二）

   之前看过了mRMR的方法了，从特征与目标的最大相似度和特征与特征间的最小冗余出发来寻找特征子集。这样的方法的确是不错的，在实验中取得了鲁棒的效果。
zhuchengzhang·2013-12-11 19:00
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