原文:机器学习-特征选择 Feature Selection 研究报告

原文:http: www.cnblogs.com xbinworld archive .html 机器学习 特征选择 Feature Selection 研究报告 注: 这个报告是我在 年 月的时候写的 博士一年级 ,最近整理电脑的时候翻到,当时初学一些KDD上的paper的时候总结的,现在拿出来分享一下。 毕竟是初学的时候写的,有些东西的看法也在变化,看的人可以随便翻翻,有错指正我。 重点部分: ...

2014-11-08 17:14 0 8225 推荐指数:

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机器学习-特征选择 Feature Selection 研究报告

注: 这个报告是我在10年7月的时候写的(博士一年级),最近整理电脑的时候翻到,当时初学一些KDD上的paper的时候总结的,现在拿出来分享一下。 毕竟是初学的时候写的,有些东西的看法也在变化,看的人可以随便翻翻,有错指正我。 重点部分:是第3章和第4章对应的两篇paper,具体可以在参考文献 ...

Wed Nov 28 05:46:00 CST 2012 7 11744
机器学习特征选择Feature Selection

1 引言   特征提取和特征选择作为机器学习的重点内容,可以将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题和特征的过程,可以通过挑选最相关的特征,提取特征和创造特征来实现。要想学习特征选择必然要了解什么是特征提取和特征创造,得到数据的特征之后对特征进行精炼,这时候就要用到特征选择。本文主要介绍 ...

Sun Dec 06 03:21:00 CST 2020 0 2111
特征选择Feature Selection

://www.cnblogs.com/pinard/p/9032759.html) 以上是从业务角度对特征进行的选择,这也是最重 ...

Sat Feb 29 18:33:00 CST 2020 0 1642
特征选择与稀疏学习Feature Selection and Sparse Learning)

本博客是针对周志华教授所著《机器学习》的“第11章 特征选择与稀疏学习”部分内容的学习笔记。 在实际使用机器学习算法的过程中,往往在特征选择这一块是一个比较让人模棱两可的问题,有时候可能不知道如果想要让当前的模型效果更好,到底是应该加还是减掉一些特征,加又是加哪些,减又是减哪些,所以借着 ...

Sat Jul 07 22:08:00 CST 2018 0 4355
机器学习-特征工程-Feature generation 和 Feature selection

概述:上节咱们说了特征工程是机器学习的一个核心内容。然后咱们已经学习特征工程中的基础内容,分别是missing value handling和categorical data encoding的一些方法技巧。但是光会前面的一些内容,还不足以应付实际的工作中的很多情况,例如如果咱们的原始数据 ...

Sun Jan 19 20:09:00 CST 2020 1 1302
特征选择 (feature_selection)

特征选择 (feature_selection) 目录 特征选择 (feature_selection) Filter 1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance ...

Tue Mar 14 00:45:00 CST 2017 5 76032
机器学习特征选择

特征选择方法初识: 1、为什么要做特征选择在有限的样本数目下,用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。2、特征选择的确切含义将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间,达到降维的目的,然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。3、特征选取的原则获取尽可能小 ...

Fri Feb 24 03:36:00 CST 2017 0 40469
 
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