機器學習之路：python 特征降維 特征篩選 feature_selection
python3學習使用api 使用到聯網的數據集，我已經下載到本地，可以到我的git中下載數據集 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代碼： 生成的准確率圖： ...
原文：機器學習 - 特征篩選與降維
特征決定了最優效果的上限，算法與模型只是讓效果更逼近這個上限，所以特征工程與選擇什么樣的特征很重要 以下是一些特征篩選與降維技巧 View Code ...
2018-02-12 17:53 0 923 推薦指數：
相關推薦
【機器學習】：特征篩選方法
一.基於統計值的篩選方法 1.過濾法：選擇特征的時候，不管模型如何，首先統計計算該特征和和label的一個相關性，自相關性，發散性等等統計指標。 優點：特征選擇開銷小，有效避免過擬合 缺點：沒有考慮后續的學習器來選擇特征，減弱了學習器的學習能力（因為某些特征可能和label算出來相關性 ...
機器學習：數據預處理，特征選擇，降維
來源：https://www.zhihu.com/question/29316149/answer/110159647 目錄 1 特征工程是什么？2 數據預處理 2.1 無量綱化 2.1.1 標准化 2.1.2 區間縮放法 2.1.3 標准化與歸一化的區別 ...
機器學習算法之降維
在機器學習的過程中，我們經常會遇見過擬合的問題。而輸入數據或features的維度過高就是導致過擬合的問題之一。。維度越高，你的數據在每個特征維度上的分布就越稀疏，這對機器學習算法基本都是災難性的。所有出現了很多降維的方法。今天我們要討論的就是LDA降維。 LDA降維的思路是：如果兩類數據線 ...
機器學習之降維方法
數據降維的目的:數據降維，直觀地好處是維度降低了，便於計算和可視化，其更深層次的意義在於有效信息的提取綜合及無用信息的擯棄。 數據降維的好處：降維可以方便數據可視化+數據分析+數據壓縮+數據提取等。 降維方法 __ 屬性選擇：過濾法；包裝法；嵌入法； |_ 映射方法 _線性映射 ...
機器學習降維算法四：Laplacian Eigenmaps 拉普拉斯特征映射
原創書寫，轉載請注明此文出自：http://www.cnblogs.com/xbinworld，http://blog.csdn.net/xbinworld Laplacian Eigenmaps 繼續寫一點經典的降維算法，前面介紹了PCA,LDA，LLE，這里講一講 ...
機器學習-特征選擇(降維) 線性判別式分析(LDA)
特征選擇(亦即降維)是數據預處理中非常重要的一個步驟。對於分類來說，特征選擇可以從眾多的特征中選擇對分類最重要的那些特征，去除原數據中的噪音。主成分分析(PCA)與線性判別式分析(LDA)是兩種最常用的特征選擇算法。關於PCA的介紹，可以見我的另一篇博文。這里主要介紹線性判別式分析(LDA ...
機器學習降維算法四：Laplacian Eigenmaps 拉普拉斯特征映射
如引用請務必注明此文出自：http://www.cnblogs.com/xbinworld 繼續寫一點經典的降維算法，前面介紹了PCA,LDA，LLE，這里講一講Laplacian Eigenmaps。 其實不是說每一個算法都比前面的好，而是每一個算法都是從不同角度去看問題，因此解決問題 ...