python3学习使用api 使用到联网的数据集,我已经下载到本地,可以到我的git中下载数据集 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: 生成的准确率图: ...
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:
python3学习使用api 使用到联网的数据集,我已经下载到本地,可以到我的git中下载数据集 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: 生成的准确率图: ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
原创书写,转载请注明此文出自:http://www.cnblogs.com/xbinworld,http://blog.csdn.net/xbinworld Laplacian Eigenmaps 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 ...
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 ...
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 ...