特征选择的一般过程 从特征全集中产生出一个特征子集，然后用评价函数对该特征子集进行评价，评价的结果与停止准则进行比较，若满足停止准则就停止，否则就继续产生下一组特征子集，继续进行特征选择。 特征子集产生过程( Generation Procedure ) 采取一定的子集选取办法，为评价函数 ...

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 ...

选择算子很多，本文先做个简单汇总，等应用时再自行研究 轮盘赌选择（roulette wheel selection） 锦标赛选择（tournament selection） 随机遍历抽样（stochastic universal selection） 局部选择（local ...

曾经的我只知道，这台电脑缺一个好的显卡；现在的我还知道，原来这台电脑还缺一个好的CPU。 ——作者 模拟退火算法介绍 源码 一、算法 1.生成初始随机解x 一个解x大概长这样：[0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,1] 1表示选择这个特征，0表示不选择这个特征 解的长度 ...

前言 这是百度的周末AI课程的第三讲。主要讲的是如何进行特征选择，分成两部分的内容，第一部分是特征选择的理论，第二部分是代码。 理论部分：一个典型的机器学习任务是通过样本的特征来预测样本所对应的值。特征过多会导致模型过于复杂，从而导致过拟合；而特征过少则会导致模型过于简单，从而导致欠拟合 ...

特征选择的一般过程： 1.生成子集：搜索特征子集，为评价函数提供特征子集 2.评价函数：评价特征子集的好坏 3.停止准则：与评价函数相关，一般是阈值，评价函数达到一定标准后就可停止搜索 4.验证过程：在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性 1.生成子集 搜索算法有 完全搜索 ...

一、 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中，特征数量可能较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相关性，容易导致如下的后果： 1. 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长，模型也会越复杂。 2. 特征个数越多，容易引起“维度灾难”，其推广能力会下 ...

遗传算法 1.简要概述 在几十亿年的演化过程中，自然界中的生物体已经 形成了一种优化自身结构的内在机制，它们能够不 断地从环境中学习，以适应不断变化的环境。对于大多数生物体，这个过程是通过自然选择和有性生殖来完成的。自然选择决定了群体中哪些个体 能够存活并繁殖，有性生殖保证了后代基因 ...