特征选择的一般过程 从特征全集中产生出一个特征子集，然后用评价函数对该特征子集进行评价，评价的结果与停止准则进行比较，若满足停止准则就停止，否则就继续产生下一组特征子集，继续进行特征选择。 特征子集产生过程( Generation Procedure ) 采取一定的子集选取办法，为评价函数提供特征子 ...
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2018-02-12 15:16:46
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机器不学习(jqbxx.com)-机器学习好网站 我们第一部分先讲 Convolution，到底什么是卷积，别忙，大家都用过某美颜软件吧， 比如我老婆新垣结衣： 美的不要的不要的。。。。。 然后我锐化了一下，变成如下图所示： 我们会发现，锐化后的图像边缘细节的对比度加大了。 然后我强调边缘，变成如下 ...
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2018-02-03 23:08:49
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特征选择 RFormula RFormula是一个很方便，也很强大的Feature选择（自由组合的）工具。 输入string 进行独热编码（见下面例子country） 输入数值型转换为double（见下面例子hour） label为string，也用StringIndexer进行编号 卡方独立检验 ...
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2018-01-31 20:24:50
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随机：数据采样随机，特征选择随机 （数据采样，有放回） ...
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2018-01-30 21:20:54
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决策树的训练与测试 如何切分特征（选择节点） 衡量标准-熵 衡量标准-熵 信息增益 信息增益 决策树构造实例 信息增益：表示特征X使得类Y的不确定性减小的程度。（分类后的专一性，希望分类后的结果是同类在一起） Outlook = sunny时，熵值 = (-2/5)*log(2/5)/log2 - ...
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2018-01-29 17:33:56
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在进行数据挖掘时，我们并不需要将所有的自变量用来建模，而是从中选择若干最重要的变量，这称为特征选择（feature selection）。一种算法就是后向选择，即先将所有的变量都包括在模型中，然后计算其效能（如误差、预测精度）和变量重要排序，然后保留最重要的若干变量，再次计算效能，这样反复迭代，找出 ...
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2018-01-16 18:41:34
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caret包（Classification and Regression Training）是一系列函数的集合，它试图对创建预测模型的过程进行流程化。本系列将就数据预处理、特征选择、抽样、模型调参等进行介绍学习。 本文将就caret包中的数据预处理部分进行介绍学习。主要包括以下函数：model.ma ...
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2018-01-15 20:20:27
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002.Python怎么学 把python当作一个工具，用到时候知道在那里找，知道这个库能做什么，用到的时候在查API，一定要动手能力和动手查东西的能力强 003人工智能的核心—机器学习 计算机视觉（人脸识别，神经网络），语音识别，自然语言处理发展特别快 收据收集可以通过爬虫爬取 特征选择转换成计算 ...
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2018-01-07 11:42:41
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目录 1 特征工程是什么？2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 ...
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2017-12-23 17:24:05
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目录 什么是神经网络(Neural Networks) 特征选择 使用ID3算法生成决策树 使用C4.5算法生成决策树 使用CART算法生成决策树 预剪枝和后剪枝 应用：遇到连续与缺失值怎么办？ 多变量决策树 Python代码(sklearn库) 什么是神经网络(Neural Networks) 引 ...
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2017-12-09 16:56:58
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