【特征工程】特征选择与特征学习 特征选择（Feature Selection,FS）和特征抽取（Feature Extraction, FE）是特征工程（Feature Engineering）的两个重要的方面。 他们之间最大的区别就是是否生成新的属性。 FS仅仅对特征进行排序（Ranking）和选 ...
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2016-12-23 22:55:47
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作者：Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 增强对特征和特征值 ...
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2016-12-23 16:27:29
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http://www.jianshu.com/p/ab697790090f 特征选择与特征学习 在机器学习的具体实践任务中，选择一组具有代表性的特征用于构建模型是非常重要的问题。特征选择通常选择与类别相关性强、且特征彼此间相关性弱的特征子集，具体特征选择算法通过定义合适的子集评价函数来体现。在现实世 ...
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2016-12-22 18:47:14
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产品地址：https://data.aliyun.com/product/learn?spm=a21gt.99266.416540.102.OwEfx2一、背景心脏病是人类健康的头号杀手。全世界1／3...
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2016-12-15 21:17:21
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0.注意weka的中文编码RunWeka.ini 》fileEncoding=utf-81.首先对分词后的 无新词发现的分词文件，转换成arff文件 命令java weka.core.converters.TextDirectoryLoader -dir D:\weibo\catagory\data ...
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2016-12-11 21:08:37
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摘要： 1.特征选择的功能 2.封装特征选择（Wapper Feature Select） 3.过滤特征选择（Filter Feature Select） 4.嵌入特征选择（Embeding Feature Select） 内容： 1.特征选择的功能 2.封装特征选择（Wapper Feature ...
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2016-12-07 01:53:57
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1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差？ 1.2 为什么会产生过拟合，有哪些方法可以预防或克服过拟合？ 2.模型选择 3.特征选择 4.特征工程与数据预处理 ...
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2016-12-06 13:33:33
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摘要： 1.各种算法的推导 2.各种算法的比较（或优缺点） 3.经验风险最小化与结构风险最小化 4.特征选择方法 5.模型选择方法 6.特征工程 7.应用例子 内容： 1.各种算法的推导 2.各种算法的比较（或优缺点） http://blog.csdn.net/Bryan__/article/det ...
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2016-12-04 07:04:34
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css的选择器除了id选择器、类选择器、属性选择器以及派生选择器等等从html文档层次结构（dom树）中获取元素的方式，还有很重要的一类，就是根据元素的特殊状态来获取。 不同的是，伪类和伪元素是预定义的、独立于文档元素的。 它们获取元素不是通过元素的基本特征，而是在出于特殊状态的元素（伪类），或者是 ...
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2016-11-28 01:13:35
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摘要： 1.pipeline 模式 1.1相关概念 1.2代码示例 2.特征提取，转换以及特征选择 2.1特征提取 2.2特征转换 2.3特征选择 3.模型选择与参数选择 3.1 交叉验证 3.2 训练集-测试集 切... ...
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2016-11-25 20:15:22
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