1、criterion: 特征选取标准。 默认：gini。 可选gini（基尼系数）或者entropy（信息增益）。 1.1 选择entropy，则是ID3或C4.5算法。 ID3算法原理： a 计算训练集所有样本的信息熵。 b 计算每一特征分类后的信息增益。 c 选择信息增益最大的特征进行分类，得 ...
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2021-01-06 12:02:48
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 特征选择是将高维数据映射或者转换改成低维数据，完成降维目标，通过特征选取的方式将冗余或者不相关的特征删除掉，实现进一步的降维。 2、PCA 主成分分析又叫主元分析，该方法主要的思想是通过原始特征进行变换，从而找出一组互相不相关而且重要性从小到大排列的 ...
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2020-06-09 10:01:01
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间，达到降维的目的，然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。 2、PCA 找出数据里最主要的方面，用数据里最主要的方面来代替原始数据 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 PCA是用于 ...
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2020-04-27 22:44:45
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1、自动化前期准备工作： 1、先熟悉业务，项目背景，项目现状，测试目前存在的问题 2、选取项目周期长，历史功能稳定；在这样的情况下筛选用例来做自动化，从功能用例中选，如已经选取 200 个用例 3、如果做结构，需要了解项目接口的特征，选取部分接口实际操作下 了解接口的鉴权方式，数据格式 xml、js ...
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2020-01-27 18:52:43
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https://www.e-learn.cn/content/python/2198918from sklearn.feature_selection import SelectKBest,f_classif #数据预处理过滤式特征选取SelectKBest模型 def test_SelectKBe... ...
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2019-09-01 16:36:17
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1，最小生成树的特征： 1，选取的边是图中权值较小的边； 2，所有边连接后不构成回路； 2，prim 算法是以顶点为核心的，最下生成树最大的特征是边，但 prim 算法非要以顶点为核心来进行，有些复杂和难以理解； 3，既然最小生成树关心的是如何选择 n - 1 条边，那么是否可以直接以边为核心进行算 ...
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2019-05-26 18:23:15
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决策树 决策树是一种强大的算法，可解释性强，对复杂数据集的拟合能力强，对数据集的前期处理（如特征缩放，集中等）要求很少。它的工作原理是，在每个节点上选取一个特征作为分类依据，并给定阈值，根据阈值来将实例归为左子树或右子数，然后对子节点进行同样的特征选取和阈值给定，直至所有节点上的实例都属于同一类别或 ...
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2019-05-24 22:19:06
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特征选择（Feature Selection）指的是在特征向量中选择出那些“优秀”的特征，组成新的、更“精简”的特征向量的过程。它在 高维数据分析中十分常用，可以剔除掉“冗余”和“无关”的特征，提升学习器的性能。特征选择方法和分类方法一样，也主要分为有监督（Supervised）和无监督（Unsup ...
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2018-08-17 12:49:55
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特征处理相关的算法，大体分为以下三类： 特征抽取：从原始数据中抽取特征 特征转换：特征的维度、特征的转化、特征的修改 特征选取：从大规模特征集中选取一个子集 #导入相关的库 from pyspark.ml.feature import HashingTF,IDF,Tokenizer from pys ...
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2018-08-12 14:21:10
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影响AdaBoost人脸检测训练算法速度很重要的两方面是特征选取和特征计算。选取的特征为矩特征为Haar特征，计算的方法为积分图。 （1）Haar特征： Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素 ...
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2017-05-24 22:42:49
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