一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择：特征选择的本质就是对一个给定特征子集的优良性通过一个特定的评价标准进行衡量．通过特征选择，原始特征集合中的冗余特征和不相关特征被除去，而有用特征得以保留。 2、PCA：PCA，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据压缩算法。在PCA中，数据从原来的 ...
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2020-06-14 16:48:54
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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、概念 主成分分析（Principal Component Analysis）是指将多个变量通过线性变换以选出较少数重要变量的一种多元统计分析方法，又称为主成分分析。在实际应用场合中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个应用场合的某些信息。 主 ...
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2020-06-07 01:00:18
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一、数据集介绍 该案例描述的是一段时间内客户的订单，预测用户下一次将会买那些订单。 数据集的信息如下： products.csv 商品信息 order_products__prior.csv 订单与商品关系信息 orders.csv 订单信息 aisles.csv 商品所属的具体类别 1、 prod ...
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2020-05-17 15:57:47
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 提取到的所有特征中选择和类标签有关的特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后不改变值。 2、PCA PCA即主成分技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降唯的思想，把多指标转化为少数几个综合指标一种常见的数据分析方式，常用于高维数据 ...
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2020-05-04 21:13:08
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 答：特征选择也叫特征子集选择 。是指从已有的M个特征中选择N个特征使得系统的特定指标最优化，是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高学习算法性能的一个重要手段,也是模式识别中关键的数据预处理步骤。 2、PCA 答：PCA顾名思 ...
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2020-05-04 00:37:14
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本文转自公众号《数据科学家联盟》 一、主成分分析法的思想及其原理 1、PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。 其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异，发现更便于人类理解的特 ...
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2020-05-03 18:41:03
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 通过人工选择特征筛选删除相关系数较低的特征，从而达到降维的作用让模型更加准确。 2、PCA 分析、简化数据集，用特征降维的方法减少特征数降低数据复杂的，减少过度拟合的可能性。 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 特征选择后是原来的特征集；PCA选择 ...
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2020-05-03 15:01:58
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择：特征选择的本质就是对一个给定特征子集的优良性通过一个特定的评价标准进行衡量．通过特征选择，原始特征集合中的冗余特征和不相关特征被除去，而有用特征得以保留。 2、PCA：PCA，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据压缩算法。在PCA中，数据从原来的 ...
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2020-05-03 14:50:20
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 特征选择就是在一大堆数据中删除相关性系数比较低对结果没什么影响的特征，从而降维优化计算程度。 减少特征具有重要的现实意义，不仅减少过拟合、减少特征数量（降维）、提高模型泛化能力，而且还可以使模型获得更好的解释性，增强对特征和特征值之间的理解，加快模型 ...
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2020-05-02 11:32:32
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