前言 這是百度的周末AI課程的第三講。主要講的是如何進行特征選擇，分成兩部分的內容，第一部分是特征選擇的理論，第二部分是代碼。 理論部分：一個典型的機器學習任務是通過樣本的特征來預測樣本所對應的值。特征過多會導致模型過於復雜，從而導致過擬合；而特征過少則會導致模型過於簡單，從而導致欠擬合 ...

曾經的我只知道，這台電腦缺一個好的顯卡；現在的我還知道，原來這台電腦還缺一個好的CPU。 ——作者 遺傳算法介紹 源碼 一、算法 1.初始化種群 一個種群有好幾條染色體 一條染色體大概長這樣：[0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,1] 1表示選擇這個特征，0表示不選擇 ...

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3.2 Embedded嵌入法 嵌入法是一種讓算法自己決定使用哪些特征的方法，即特征選擇和算法訓練同時進行。在使用嵌入法時，我們先使用某些機器學習的算法和模型進行訓練，得到各個特征的權值系數，根據權值系數從大到小選擇特征。這些權值系數往往代表了特征對於模型的某種貢獻或某種重要性，比如決策樹和樹 ...

一、關於特征選擇 主要參考連接為：參考鏈接，里面有詳細的特征選擇內容。 介紹 特征選擇是特征工程里的一個重要問題，其目標是尋找最優特征子集。特征選擇能剔除不相關(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，從而達到減少特征個數，提高模型精確度，減少運行時間的目的。另一方 ...

　　在做文本挖掘，特別是有監督的學習時，常常需要從文本中提取特征，提取出對學習有價值的分類，而不是把所有的詞都用上，因此一些詞對分類的作用不大，比如“的、是、在、了”等停用詞。這里介紹兩種常用的特征選擇方法： 互信息 　　一個常用的方法是計算文檔中的詞項t與文檔類別c的互信息MI，MI度量 ...

曾經的我只知道，這台電腦缺一個好的顯卡；現在的我還知道，原來這台電腦還缺一個好的CPU。 ——作者 模擬退火算法介紹 源碼 一、算法 1.生成初始隨機解x 一個解x大概長這樣：[0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,1] 1表示選擇這個特征，0表示不選擇這個特征 解的長度 ...

毫無疑問，解決一個問題最重要的是恰當選取特征、甚至創造特征的能力，這叫做特征選取和特征工程。對於特征選取工作，我個人認為分為兩個方面： 1）利用python中已有的算法進行特征選取。 2）人為分析各個變量特征與目標值之間的關系，包括利用圖表等比較直觀的手段方法，剔除無意義或者說不重要 ...