原文:特征挖掘之對二階特征的提取

在進行有監督的機器學習時,特征工程顯得尤其重要,本文介紹的是在人工提取一些特征之后,怎樣對這些特征進行二階組合提取 在進行一系列的摸索之后,得到 個基本點: 對連續的特征進行離散化處理: 最優分箱 見前面的博文 進行WOE變換 將原特征用分箱后的WOE值替換 離散特征: 如果離散特征的維度較低 低到多少自己定,可根據前面的博文輸出結果決定 ,沒有必要對其進行WOE變換 二階組合要有一定的針對性 待 ...

2018-07-27 17:31 0 783 推薦指數:

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二階常系數線性齊次遞推式的特征方程

參照liuzibujian的博客。 問題 已知\(f(n)=c_1∗f(n−1)+c_2∗f(n−2)\)(\(c_1,c_2\) 是常數),已知\(f(0)\)和\(f(1)\),求\(f(n)\)的通項公式。 結論 先求出上面遞推式的特征方程:\(x^2-c_1x-c_2=0\)(式子 ...

Sat Feb 23 20:10:00 CST 2019 0 658
(三)特征挖掘

特征挖掘的框架 頻繁特征挖掘基本概念 1.頻繁項集、頻繁子序列、頻繁子結構 2.關聯規則: 購物籃問題:電腦-->反病毒軟件[支持度support=2%, 置信讀confidence=60%],表示所有交易數據中有2%的記錄在購買了電腦與反病毒軟件被同時購買,而所有 ...

Mon Jun 11 21:22:00 CST 2018 0 876
數據挖掘特征提取方法-匯集

1.基於樹模型提取特征 2.基於L1,L2懲罰值提取特征 3.遞歸特征消除法提取特征 4.互信息選擇法提取特征 5.利用相關系數選擇特征 6.卡方檢驗法提取特征 7.利用方差選擇特征 ...

Mon Jul 16 05:20:00 CST 2018 0 3665
特征工程·TFIDF提取特征

本文介紹文本處理時比較常用且有效的tfidf特征提取方法 1. 提取tf特征 TF即是詞頻(Term Frequency)是文本信息量統計方法之一,簡單來說就是統計此文本中每個詞的出現頻率 傳入參數wordDict是包含字詞及其出現頻次的字典,bow是包含所有字詞 ...

Mon Aug 24 10:16:00 CST 2020 0 1414
特征提取特征變換)

特征提取特征變換) 從一組已有的特征通過一定的數學運算得到一組新特征 數據降維: PCA:方差 LDA(也叫Fisher 線性判別): 均值 類內離散度盡可能小,類間離散度盡可能大 兩者都假設數據分布是高斯分布 Ref. 《模式識別(第三版)》張學工 ...

Tue Oct 08 03:04:00 CST 2019 0 387
DGA特征挖掘

摘自:https://paper.seebug.org/papers/Archive/drops2/%E7%94%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%A ...

Mon Oct 09 18:50:00 CST 2017 0 5850
SIFT提取特征

SIFT特征提取:   角點檢測:   Morvavec角點檢測算子:基於灰度方差的角點檢測方法,該算子計算圖像中某個像素點沿水平、垂直方向上的灰度差異,以確定角點位置   Harris角點檢測算子:不止考察水平,垂直4個方向上的灰度差異,而是考察了所有方向上的灰度差異,並且具有旋轉不變性 ...

Fri Sep 20 19:54:00 CST 2019 0 667
圖像特征提取

1、 HOG特征 方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一種在計算機視覺和圖像處理中用來進行物體檢測的特征描述子。它通過計算和統計圖像局部區域的梯度方向直方圖來構成特征。Hog特征結合SVM分類器已經被廣泛應用 ...

Fri Jun 28 19:28:00 CST 2019 0 6984
 
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