特征選取
python機器學習-sklearn實戰（博主親自錄制視頻，包含諸多特征篩選方法和代碼） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission& ...
原文：常用特征選取算法
特征選取是機器學習領域非常重要的一個方向。 主要有兩個功能： 減少特征數量 降維，使模型泛化能力更強，減少過擬合 增強度特征和特征值之間的理解 幾種常用的特征選取方法 一 去掉取值變化小的特征 考察某個特征下，樣本的方差值，可以人為給定一個閾值，拋開那些小於這個閾值的特征。 二 單變量特征選擇 單變量特征選擇的出發點是計算某一特征和分類變量之間的關系，以此計算每一特征的得分，拋開那些排名靠后的特征 ...
2015-06-11 16:23 0 5286 推薦指數：
相關推薦
決策樹算法（四）——選取最佳特征划分數據集
寫在前面的話 可憐了我這個系列的博客，寫的這么好,花了很多心思去寫的，卻沒有人知道欣賞。就像我這么好也沒有人懂得欣賞，哈哈哈，我好不要臉。。。 如果您有任何地方看不懂的，那一定是我寫的不好，請您告 ...
特征選擇常用算法綜述
特征選擇的一般過程： 1.生成子集：搜索特征子集，為評價函數提供特征子集 2.評價函數：評價特征子集的好壞 3.停止准則：與評價函數相關，一般是閾值，評價函數達到一定標准后就可停止搜索 4.驗證過程：在驗證數據集上驗證選出來的特征子集的有效性 1.生成子集 搜索算法有 完全搜索 ...
基於顏色特征的目標跟蹤常用算法
camshift算法原理camshift就是利用目標的顏色直方圖模型將圖像轉換為顏色概率分布圖，初始化一個搜索窗的大小和位置，並根據上一幀得到的結果自適應調整搜索窗口的位置和大小，從而定位出當前圖像中目標的中心位置。分為三個部分：1--色彩投影圖（反向投影）：(1).RGB顏色空間對光照亮度變化 ...
特征歸一化方法之選取
特征歸一化主要有兩種方法： 1、線性函數歸一化(Min-Max scaling) 線性函數將原始數據線性化的方法轉換到[0 1]的范圍，歸一化公式如下： 該方法實現對原始數據的等比例縮放，其中Xnorm為歸一化后的數據，X為原始數據，Xmax、Xmin分別為 ...
RF的特征子集選取策略（spark ml）
支持連續變量和類別變量，類別變量就是某個屬性有三個值,a,b,c，需要用Feature Transformers中的vectorindex ...
一些常用的語音特征提取算法
前言 語言是一種復雜的自然習得的人類運動能力。成人的特點是通過大約100塊肌肉的協調運動，每秒發出14種不同的聲音。說話人識別是指軟件或硬件接收語音信號，識別語音信號中出現的說話人，然后識別說話人的能力。特征提取是通過將語音波形以相對最小的數據速率轉換為參數表示形式進行后續處理和分析來實現 ...
一些常用的語音特征提取算法
前言 語言是一種復雜的自然習得的人類運動能力。成人的特點是通過大約100塊肌肉的協調運動，每秒發出14種不同的聲音。說話人識別是指軟件或硬件接收語音信號，識別語音信號中出現的說話人，然后識別說話人的能力。特征提取是通過將語音波形以相對最小的數據速率轉換為參數表示形式進行后續處理和分析來實現 ...