从数据集中抽取特征
大多数数据挖掘算法都依赖于数值或类别型特征，从数据集中抽取数值和类别型特征，并选出最佳特征。 特征可用于建模， 模型以机器挖掘算法能够理解的近似的方式来表示现实 特征选择的另一个优点在于：降低真实世界的复杂度，模型比现实更容易操纵 特征选择 scikit-learn中 ...
原文：使用Numpy将数据集中的data和target同时shuffle
假设现在有图像数据imgs和对应标签targets。数据维度分别如下 因为通常我们需要将数据打散，这样的好处是可以让模型训练更具鲁棒性，那么如何同时打散data和target，而且还需要保持对应顺序不变呢 方法如下 要注意的是数据的维度要保持正确，也就是上面的:数量要正确，假如在mnist数据集上，target的维度是 num, 维度，所以此时应该写成targets targets index 即 ...
2018-10-31 10:14 0 2438 推荐指数：
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