特征选择（转）
特征选择 转 http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 1 特征工程是什么？2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值 ...
原文：特征选择和特征理解 （转）
作者：Edwin Jarvis 特征选择 排序 对于数据科学家 机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点 底层结构，这对进一步改善模型 算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 减少特征数量 降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七 ...
2016-12-23 15:34 0 5621 推荐指数：
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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
概述 针对某种数据，通过一定的特征提取手段，或者记录观测到的特征，往往得到的是一组特征，但其中可能存在很多特征与当前要解决的问题并不密切等问题。另一方面，由于特征过多，在处理中会带来计算量大、泛化能力差等问题，即所谓的“维数灾难”。 特征选择便是从给定的特征集合中选出相关特征子集的过程 ...
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 ...
特征选择-嵌入
3.2 Embedded嵌入法 嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法，即特征选择和算法训练同时进行。在使用嵌入法时，我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小选择特征。这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性，比如决策树和树 ...
sklearn——特征选择
一、关于特征选择 主要参考连接为：参考链接，里面有详细的特征选择内容。 介绍 特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方 ...
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 ...