Embedded嵌入法 嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法，即特征选择和算法训练同时进行。在使用嵌入法时，我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小选择特征。 这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性，比如决策树和树的集成模型中 ...
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2020-05-29 13:49:27
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过滤法总结 到这里我们学习了常用的基于过滤法的特征选择，包括方差过滤，基于卡方，F检验和互信息的相关性过滤，讲解了各个过滤的原理和面临的问题，以及怎样调这些过滤类的超参数。通常来说，我会建议，先使用方差过滤，然后使用互信息法来捕捉相关性，不过了解各种各样的过滤方式也是必要的。所有信息被总结在下表，大 ...
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2020-05-29 13:33:00
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相关性过滤 方差挑选完毕之后，我们就要考虑下一个问题：相关性了。 我们希望选出与标签相关且有意义的特征，因为这样的特征能够为我们提供大量信息。如果特征与标签无关，那只会白白浪费我们的计算内存，可能还会给模型带来噪音。在sklearn当中，我们有三种常用的方法来评判特征与标签之间的相关性：卡方，F检验 ...
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2020-05-29 13:27:44
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Wrapper包装法 包装法也是一个特征选择和算法训练同时进行的方法，与嵌入法十分相似，它也是依赖于算法自身的选择，比如coef_属性或feature_importances_属性来完成特征选择。但不同的是，我们往往使用一个目标函数作为黑盒来帮助我们选取特征，而不是自己输入某个评估指标或统计量的阈值 ...
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2020-05-29 13:24:47
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处理连续性特征 二值化与分段 sklearn.preprocessing.Binarizer根据阈值将数据二值化（将特征值设置为0或1），用于处理连续型变量。大于阈值的值映射为1，而小于或等于阈值的值映射为0。默认阈值为0时，特征中所有的正值都映射到1。二值化是对文本计数数据的常见操作，分析人员可以 ...
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2020-05-28 16:24:21
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简介 线性回归模型有一个主要的局限性，那就是它只能把输入数据拟合成直线，而多项式回归模型通过拟合多项式方程来克服这类问题，从而提高模型的准确性。 准备工作 从图1-6中可以看到，数据点本身的模式中带有自然的曲线，而线性模型是不能捕捉到这一点的。再来看看多项式模型的效果，如图1-7所示。 图1-7中的 ...
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2020-05-28 13:16:00
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《简易快速数据增强开源库推荐》是首发于GiantPandaCV公众号的电子书教程，由BBuf尝试多种数据增强库以后，从中选择了两个易于上手数据增强库进行分享，适用的领域包括分类、分割、检测等。 这两个库是albumentations和augmentor，其中albumentation库支持分类、检测 ...
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2020-05-27 20:37:53
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引言： 只要进行了一段时间的软件或者编程相关知识的学习，相信大家或多或少都会见过这只“猫猫”，这可不是什么宠物店铺的商标，身为即将成为程序猿/媛的你，或者已经是一位程序猿/媛的你，即使没有使用过，也会从别人的口中听说过它，它就是GitHub. 我自己在学习机器学习的相关内容时，在与老师进行讨论的时候 ...
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2020-05-27 18:24:43
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https://www.cnblogs.com/WeaRang/p/12421842.html 背景 这两年互联网行业掀着一股新风，总是听着各种高大上的新名词。大数据、人工智能、物联网、机器学习、商业智能、智能预警啊等等。 以前的系统，做数据可视化，信息管理，流程控制。现在业务已经不仅仅满足于这种简 ...
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2020-05-27 18:22:27
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2019 中国.NET 开发者峰会目前在国内的.NET社区还是很有影响力的，宣传的内容也都是比较新潮和前言的技术栈。 有一个不争的现实是基本上主题都是关于.NET Core的，以及基于该主题之上的延展。比如ML.NET相关的机器学习；基于.NET Core的微服务实战；传统转型.NET Core的实 ...
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2020-05-27 15:00:10
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