【原】文本挖掘——特征选择
特征选择有很多方法，看了很多资料后，我总结了以下几种，以后有新内容会随时修改 1.DF——基于文档频率的特征提取方法 概念：DF（document frequency）指出现某个特征项的文档的频率。 步骤：1).从训练语料中统计出保函某个特征的文档频率（个数） 2).根据设定 ...
原文：文本挖掘之特征选择(python 实现)
机器学习算法的空间 时间复杂度依赖于输入数据的规模，维度规约 Dimensionality reduction 则是一种被用于降低输入数据维数的方法。维度规约可以分为两类： 特征选择 feature selection ，从原始的d维空间中，选择为我们提供信息最多的k个维 这k个维属于原始空间的子集 特征提取 feature extraction ，将原始的d维空间映射到k维空间中 新的k维空间 ...
2013-08-15 10:32 17 28726 推荐指数：
相关推荐
Python数据挖掘—特征工程—特征选择
如何选择特征 根据是否发散及是否相关来选择 方差选择法 先计算各个特征的方差，根据阈值，选择方差大于阈值的特征 方差过滤使用到的是VarianceThreshold类，该类有个参数threshold，该值为最小方差的阈值，然后使用fit_transform进行特征值过滤 相关系数法 ...
文本特征选择
在做文本挖掘，特别是有监督的学习时，常常需要从文本中提取特征，提取出对学习有价值的分类，而不是把所有的词都用上，因此一些词对分类的作用不大，比如“的、是、在、了”等停用词。这里介绍两种常用的特征选择方法： 互信息 一个常用的方法是计算文档中的词项t与文档类别c的互信息MI，MI度量 ...
python文本挖掘模版
...
【数据挖掘】特征选择和降维
一、概念 特征选择feature selection：也被称为variable selection或者attribute selection. 是选取已有属性的子集subset来进行建模的一种方式. 进行特征选择的目的主要有: 简化模型，缩短训练时间，避免维数灾难(curse ...
特征选择实践---python
作者：城东链接：https://www.zhihu.com/question/28641663/answer/110165221来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 目录 1 特征工程是什么？2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 ...
文本分类特征选择方法
或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。因为它综合表征了该词在文档中的重要程度和文档区分度。但在文本分类中 ...
回归分析特征选择（包括Stepwise算法） python 实现
# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Aug 18 16:23:17 2018@author: acadsoc"""import scipyimport n ...