原文:機器學習入門-數值特征-進行多項式變化(將特征投影到高維度上) 1.PolynomialFeatures(將數據變化為多項式特征)

函數說明: .PolynomialFeatures degree , interaction only False, include bias False 參數說明:degree ,表示多項式的變化維度為 ,即 , interaction only表示是否只使用a b, include bias是否添加一列全部等於 的偏置項 對數據進行多項式變化,將兩個特征a, b如果是進行 多項式變化操作,那 ...

2019-01-25 19:13 0 1094 推薦指數:

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PolynomialFeatures 多項式特征

多項式特征(在原有特征的基礎上進行變換得到的特征),使用多項式回歸,設置當前degree為5 ...

Tue Apr 14 00:22:00 CST 2020 0 1484
特征多項式

特征多項式與常系數線性齊次遞推 一般來說,這個東西是用來優化能用矩陣乘法優化的遞推式子的。 通常,這種遞推式子的特征是在齊次的條件下,轉移系數也可以通過遞推得到。 對於這樣的遞推,通常解法為$O(NK)$的遞推或者$O(k^3\log n)$的矩陣乘法,但是有些**毒瘤**的出題人~~吉老師 ...

Thu Jan 10 03:05:00 CST 2019 5 3069
sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 生成多項式和交互特征

sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 生成多項式和交互特征。生成由度小於或等於指定度的特征的所有多項式組合組成的新特征矩陣。例如,如果輸入樣本是二維且格式為[a,b],則2階多項式特征為[1,a,b,a ^ 2,ab,b ^ 2] 參數 ...

Wed Sep 23 02:28:00 CST 2020 2 607
機器學習:SVM(非線性數據分類:SVM中使用多項式特征和核函數SVC)

一、基礎理解 數據:線性數據、非線性數據; 線性數據:線性相關、非線性相關;(非線性相關的數據不一定是非線性數據)  1)SVM 解決非線性數據分類的方法 方法一: 多項式思維:擴充原本的數據,制造新的多項式特征;(對每一個樣本添加多項式特征) 步驟 ...

Mon Aug 13 05:26:00 CST 2018 0 5972
 
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