关于机器学习之特征缩放
Andrew在他的机器学习课程里强调，在进行学习之前要进行特征缩放，目的是保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛。 python里常用的是preprocessing.StandardScaler() 公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行 ...
原文：机器学习之特征学习与稀疏学习
过滤式选择 过滤式选择和后续学习器无关，首先用特征选择过程对初始特征进行过滤，然后用过滤后的特征来训练模型。 Relief：用一个 相关统计量 的向量来度量特征的重要性，每个分量对应一个特征。 对特征子集的重要性评估为相关统计分量之和。 . 相关统计量 的确定 在给定训练集 x ，y ， x ，y ,...., xm，ym ，对于每个xi，找到其同类最邻近xi，nh 猜中近邻near hit ， ...
2016-09-12 08:42 0 4507 推荐指数：
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