特征选择 (feature_selection) Filter 1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance) 2. 单变量特征选择 (Univariate feature selection) Wrapper 3. 递归特征消除 (Recursi ...
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2019-05-27 13:26:05
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# coding = utf-8 from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold from sklearn.decomposition import PCA ''' 数据降维：特征的数量减少(即columns减少) 1、特征选择原因： ... ...
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2019-05-10 23:21:21
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这个是本人在做大创项目，师姐做完的特征提取部分代码后，我们利用接收到的结果进行特征选择操作。下面从要求和思路两个部分简单介绍一下：我们通过BPSO结合KNN进行降维的基本思路。 一、要求 学姐给我们的数据一共有4个.mat文件。分别是训练集数据、训练集标签、测试集数据和测试集标签。训练集和测试集分别 ...
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2019-05-08 19:05:20
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get_dummies 装箱 交互式特征 多项式特征 单一变量法 基于模型的特征选择 迭代式特征选择 ...
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2019-05-07 18:25:18
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特征选择 (feature_selection) 特征选择的目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化模型，协助理解数据产生的过程。 (1)子集 ...
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2019-05-03 18:36:12
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（图片来源于互联网分享，如涉及版权问题请联系作者删除） （图片来源于互联网分享，如涉及版权问题请联系作者删除） 在中国用Mac的都是什么人？腾讯CDC用户研究中心对 QQ for Mac 用户调查发现，发现主要是男性，30岁以下，高学历，高收入，主要从事设计或IT业。Macbook pro是最受青睐 ...
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2019-04-17 22:12:51
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特征选择是特征工程中的重要一环，其主要目的是从所有特征中选出相关特征 ( relevant feature )，或者说在不引起重要信息丢失的前提下去除掉无关特征 ( irrelevant feature ) 和冗余特征 ( redundant feature )。进行特征选择的好处主要有以下几种： ...
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2019-03-08 09:32:51
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1. L1范式和L2范式的区别 (1) L1范式是对应参数向量绝对值之和 (2) L1范式具有稀疏性 (3) L1范式可以用来作为特征选择，并且可解释性较强（这里的原理是在实际Loss function 中都需要求最小值，根据L1的定义可知L1最小值只有0，故可以通过这种方式来进行特征选择） (4) ...
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2019-03-06 19:19:18
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一、特征的来源 在做数据分析的时候，特征的来源一般有两块，一块是业务已经整理好各种特征数据，我们需要去找出适合我们问题需要的特征；另一块是我们从业务特征中自己去寻找高级数据特征。我们就针对这两部分来分别讨论。 二、选择合适的特征 我们首先看当业务已经整理好各种特征数据时，我们如何去找出适合我们问题需 ...
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2019-03-05 23:13:42
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本文来自 AAAI 2019, Oral的一篇文章，主要的思想是通过知识蒸馏的方法将不同的已训练的teachers模型，压缩为一个简单的student网络，来学习多种模型的知识而不用产生额外的测试开销。作者使用的是基于对抗的学习策略，设计了一个block-wise training loss引导和优 ...
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2019-01-25 00:21:44
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