参照liuzibujian的博客。 问题 已知\(f(n)=c_1∗f(n−1)+c_2∗f(n−2)\)(\(c_1,c_2\) 是常数),已知\(f(0)\)和\(f(1)\),求\(f(n)\)的通项公式。 结论 先求出上面递推式的特征方程:\(x^2-c_1x-c_2=0\)(式子 ...
在进行有监督的机器学习时,特征工程显得尤其重要,本文介绍的是在人工提取一些特征之后,怎样对这些特征进行二阶组合提取 在进行一系列的摸索之后,得到 个基本点: 对连续的特征进行离散化处理: 最优分箱 见前面的博文 进行WOE变换 将原特征用分箱后的WOE值替换 离散特征: 如果离散特征的维度较低 低到多少自己定,可根据前面的博文输出结果决定 ,没有必要对其进行WOE变换 二阶组合要有一定的针对性 待 ...
2018-07-27 17:31 0 783 推荐指数:
参照liuzibujian的博客。 问题 已知\(f(n)=c_1∗f(n−1)+c_2∗f(n−2)\)(\(c_1,c_2\) 是常数),已知\(f(0)\)和\(f(1)\),求\(f(n)\)的通项公式。 结论 先求出上面递推式的特征方程:\(x^2-c_1x-c_2=0\)(式子 ...
特征挖掘的框架 频繁特征挖掘基本概念 1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.关联规则: 购物篮问题:电脑-->反病毒软件[支持度support=2%, 置信读confidence=60%],表示所有交易数据中有2%的记录在购买了电脑与反病毒软件被同时购买,而所有 ...
1.基于树模型提取特征 2.基于L1,L2惩罚值提取特征 3.递归特征消除法提取特征 4.互信息选择法提取特征 5.利用相关系数选择特征 6.卡方检验法提取特征 7.利用方差选择特征 ...
本文介绍文本处理时比较常用且有效的tfidf特征提取方法 1. 提取tf特征 TF即是词频(Term Frequency)是文本信息量统计方法之一,简单来说就是统计此文本中每个词的出现频率 传入参数wordDict是包含字词及其出现频次的字典,bow是包含所有字词 ...
特征提取(特征变换) 从一组已有的特征通过一定的数学运算得到一组新特征 数据降维: PCA:方差 LDA(也叫Fisher 线性判别): 均值 类内离散度尽可能小,类间离散度尽可能大 两者都假设数据分布是高斯分布 Ref. 《模式识别(第三版)》张学工 ...
摘自:https://paper.seebug.org/papers/Archive/drops2/%E7%94%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%A ...
SIFT特征提取: 角点检测: Morvavec角点检测算子:基于灰度方差的角点检测方法,该算子计算图像中某个像素点沿水平、垂直方向上的灰度差异,以确定角点位置 Harris角点检测算子:不止考察水平,垂直4个方向上的灰度差异,而是考察了所有方向上的灰度差异,并且具有旋转不变性 ...
1、 HOG特征 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用 ...