百度百科 definition 对于一些数量较少但是数值较大或出现负数但难以处理的数据，如果只需要考虑他们的大小关系，可以给他们重新赋值。一般的，对于\(n\)个数据，可以将他们重新赋值为\([1,n]\)之间的数字。这种方法叫做离散化。 Solution 先介绍三个\(STL ...

变量的延申和筛选-连续变量离散化-特征筛选 WOE编码(最优分箱) WOE一般在0.1~3之间波动,IV值做得特征筛选的操作 一般保留>0.03的特征 IV值体现的时X和Y之间的显著性进行筛选 1.逐列分箱并获得IV值 也可以所有特征 ...

Part1:差分与离散变化率 众所周知,一个函数\(f(x)\)可微的必要条件是其连续.对于定义域非紧密的函数,显然是无导数可言的.然而,回忆导数的定义 \[y'=\lim_{\Delta x\to0}\frac{\Delta y}{\Delta x}=\frac{\mathrm{d}y ...

写在前面 有的时候，我们会发现对于一个序列，它的值域很大，我们算法的复杂度又是 \(\Theta (\mbox{值域})\) 的，但同时我们发现，我们只关心序列中元素的大小关系，却不关心数到底是多少 ...

概念 　　离散化，把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。 　　通俗的说，离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小。 步骤： 　　1.将所有需要离散化的数据（如下面例子中的下标）放到一个容器中（以下使用vector，当然可以用 ...

连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。 连续属性的离散化就是将连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间中的属性值。 离散化有很多种方法，这使用一种 ...

不能被接受的。由于以前没有怎么接触过需要离散化的题目，于是就通过自己最近的做题经验以及网上的部分资料，整理 ...

论文 http://ijcai.org/Past%20Proceedings/IJCAI-93-VOL2/PDF/022.pdf MDL http://arxiv.org/pdf/math/040 ...