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. 模式识别的基本概念 一 广义定义 模式:一个客观事物的描述,一个可用来仿效的完善的例子。 模式识别:按哲学的定义是一个 外部信息到达感觉器官,并被转换成有意义的感觉经验 的过程。 例:识别热水 字迹等 二 狭义的定义 模式:对某些感兴趣的客体的定量的或结构的描述。模式类是具有某些共同特性的模式的集合。 模式识别:研究一种自动技术,依靠这种技术,计算机将自动地 或人尽量少地干涉 把待别识模式分 ...
2019-08-28 21:54 0 1388 推荐指数:
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官网的一个例子(需要自己给出计算公式、和k值) 参数 1、score_func ...
概述 针对某种数据,通过一定的特征提取手段,或者记录观测到的特征,往往得到的是一组特征,但其中可能存在很多特征与当前要解决的问题并不密切等问题。另一方面,由于特征过多,在处理中会带来计算量大、泛化能力差等问题,即所谓的“维数灾难”。 特征选择便是从给定的特征集合中选出相关特征子集的过程 ...
1、介绍 Max-Relevance and Min-Redundancy,最大相关—最小冗余。最大相关性保证特征和类别的相关性最大;最小冗余性确保特征之间的冗余性最小。它不仅考虑到了特征和标注之间的相关性,还考虑到了特征和特征之间的相关性。度量标准使用的是互信息(Mutual ...
3.2 Embedded嵌入法 嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法,即特征选择和算法训练同时进行。在使用嵌入法时,我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练,得到各个特征的权值系数,根据权值系数从大到小选择特征。这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性,比如决策树和树 ...
一、关于特征选择 主要参考连接为:参考链接,里面有详细的特征选择内容。 介绍 特征选择是特征工程里的一个重要问题,其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(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。另一方 ...
在做文本挖掘,特别是有监督的学习时,常常需要从文本中提取特征,提取出对学习有价值的分类,而不是把所有的词都用上,因此一些词对分类的作用不大,比如“的、是、在、了”等停用词。这里介绍两种常用的特征选择方法: 互信息 一个常用的方法是计算文档中的词项t与文档类别c的互信息MI,MI度量 ...
看到一篇好文章分享出来,看别人是如何选特征的,作者是Edwin Jarvis 作者:Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层 ...