原文:机器学习 - 特征筛选与降维

特征决定了最优效果的上限,算法与模型只是让效果更逼近这个上限,所以特征工程与选择什么样的特征很重要 以下是一些特征筛选与降维技巧 View Code ...

2018-02-12 17:53 0 923 推荐指数:

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机器学习】:特征筛选方法

一.基于统计值的筛选方法 1.过滤法:选择特征的时候,不管模型如何,首先统计计算该特征和和label的一个相关性,自相关性,发散性等等统计指标。 优点:特征选择开销小,有效避免过拟合 缺点:没有考虑后续的学习器来选择特征,减弱了学习器的学习能力(因为某些特征可能和label算出来相关性 ...

Fri Dec 10 22:38:00 CST 2021 0 1450
机器学习:数据预处理,特征选择,降维

来源:https://www.zhihu.com/question/29316149/answer/110159647 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 标准化    2.1.2 区间缩放法    2.1.3 标准化与归一化的区别 ...

Mon Apr 16 23:39:00 CST 2018 0 1858
机器学习算法之降维

  在机器学习的过程中,我们经常会遇见过拟合的问题。而输入数据或features的维度过高就是导致过拟合的问题之一。。维度越高,你的数据在每个特征维度上的分布就越稀疏,这对机器学习算法基本都是灾难性的。所有出现了很多降维的方法。今天我们要讨论的就是LDA降维。 LDA降维的思路是:如果两类数据线 ...

Fri Jun 29 20:46:00 CST 2018 0 2230
机器学习降维方法

数据降维的目的:数据降维,直观地好处是维度降低了,便于计算和可视化,其更深层次的意义在于有效信息的提取综合及无用信息的摈弃。 数据降维的好处:降维可以方便数据可视化+数据分析+数据压缩+数据提取等。 降维方法 __ 属性选择:过滤法;包装法;嵌入法;       |_ 映射方法 _线性映射 ...

Fri Feb 24 03:51:00 CST 2017 0 9398
机器学习-特征选择(降维) 线性判别式分析(LDA)

特征选择(亦即降维)是数据预处理中非常重要的一个步骤。对于分类来说,特征选择可以从众多的特征中选择对分类最重要的那些特征,去除原数据中的噪音。主成分分析(PCA)与线性判别式分析(LDA)是两种最常用的特征选择算法。关于PCA的介绍,可以见我的另一篇博文。这里主要介绍线性判别式分析(LDA ...

Mon Jan 28 03:50:00 CST 2013 2 6516
机器学习降维算法四:Laplacian Eigenmaps 拉普拉斯特征映射

如引用请务必注明此文出自:http://www.cnblogs.com/xbinworld 继续写一点经典的降维算法,前面介绍了PCA,LDA,LLE,这里讲一讲Laplacian Eigenmaps。 其实不是说每一个算法都比前面的好,而是每一个算法都是从不同角度去看问题,因此解决问题 ...

Fri Nov 30 05:23:00 CST 2012 3 16137
 
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