特征选择方法总结
1、引言 最近，在做用户画像，利用文本分类方法挖掘用户兴趣模型。虽然文本分类不是很难，但是简单的事情，细节却是相当的重要。这篇文章我主要是想记录一下，我在做分类的时候，使用到的特征选择的方法，以及相关的是实现方法。 2、特征选择的方法 （1）信息增益 信息增益这一词来自通信领域，香浓 ...
原文：特征选择与特征抽取的区别（总结）
本篇博客的目的不是深刻的讲解特征提取和特征选择的方法，而是区分清楚他们之间的关系和区别，让大家对特征抽取 特征选择 PCA LDA有个概念框架上的了解，为大家的下一步的深入理解打好基础。 如果我的理解有问题，请大家提出意见，互相交流。本文来自csdn .特征抽取 V.S 特征选择 特征抽取和特征选择是DimensionalityReduction 降维 的两种方法，针对于the curse of ...
2015-08-08 16:33 0 2854 推荐指数：
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特征选择和降维的区别
在学习的过程中，关于特征选择和降维都是防止数据过拟合的有效手段，但是两者又有本质上的区别。 降维 降维本质上是从一个维度空间映射到另一个维度空间，特征的多少别没有减少，当然在映射的过程中特征值也会相应的变化。 举个例子，现在的特征是1000维，我们想要把它降到500维。降维的过程就是找个一个 ...
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机器学习之特征选择和特征抽取
一.特征提取和特征选择的区别 特征选择和降维（特征提取）有着些许的相似点，这两者达到的效果是一样的，就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目；但是两者所采用的方式方法却不同：降维的方法主要是通过属性间的关系，如组合不同的属性得到新的属性，这样就改变了原来的特征空间；而特征选择的方法 ...
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特征选择---SelectKBest
官网的一个例子（需要自己给出计算公式、和k值） 参数 1、score_func ...
特征选择
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mRMR特征选择
1、介绍 Max-Relevance and Min-Redundancy，最大相关—最小冗余。最大相关性保证特征和类别的相关性最大；最小冗余性确保特征之间的冗余性最小。它不仅考虑到了特征和标注之间的相关性，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(Mutual ...