机器学习中的模型选择和特征选择的基本方法
的，即对样本真实分布的预测误差是很高的。那么该如何选择模型，使得泛化误差尽量小呢，有下面这些常用的方法： ...
原文：机器学习之特征选择方法
特征选择是一个重要的数据预处理过程，在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，此后在训练学习器，如下图所示： 进行特征选择有两个很重要的原因： 避免维数灾难：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 降低学习任务的难度：选取出真正相关的特征简化模型，协助理解数据产生的过程 如流程图所示，特征选择包括 ...
2018-05-29 00:07 2 14184 推荐指数：
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机器学习之特征选择
特征选择方法初识： 1、为什么要做特征选择在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。2、特征选择的确切含义将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间，达到降维的目的，然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。3、特征选取的原则获取尽可能小 ...
机器学习：特征选择
1.特征选择 特征选择是降维的一种方法，即选择对预测结果相关度高的特征或者消除相似度高的特征，以提高估计函数的准确率或者提高多维度数据集上的性能。 2.删除低方差特征 1）思路：设置一个阀值，对每个特征求方差，如果所求方差低于这个阀值，则删除此特征 ...
机器学习之特征选择和特征抽取
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机器学习 | 特征工程（二）- 特征选择
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机器学习（二十一）— 特征工程、特征选择、归一化方法
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机器学习中的特征选择filter
来源地址：https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9103002.html Filter-移除低均方差的特征 代码： from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold X = [[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [0, 1 ...