用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图放上来（没有条件的备注说明原因）注意：每个人的电脑ID是不一样的 ...
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2020-04-27 15:27:48
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用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图放上来 实验代码： 结果： ...
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2020-04-27 15:11:38
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用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图 代码： from sklearn.feature_selection import Variance ...
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2020-04-27 13:29:37
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用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold de ...
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2020-04-27 13:20:52
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用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图放上来（没有条件的备注说明原因）注意：每个人的电脑ID是不一样的 ...
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2020-04-27 13:07:14
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用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图 1 from sklearn.feature_selection import VarianceTh ...
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2020-04-27 11:26:49
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这只狗子越来越懒，大家可以直接看 notebook 版本的代码和结果 https://gitee.com/dogecheng/python/blob/master/machine_learning/%E7%89%B9%E5%BE%81%E9%80%89%E6%8B%A9.ipynb 这篇文章是“阉割 ...
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2020-04-23 18:54:56
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特征选择 什么是特征选择？ 从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程。 为什么进行特征选择？ 1. 在现实任务中经常会遇到维数灾难问题，就是由于属性过多，如果可以选择出重要特征，使得后续学习过程仅需在一部分特征上构建模型，则可以减轻维度灾难问题。 2. 去除不相关的特征，可以降低学习任务的难度，只 ...
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2020-04-21 18:38:09
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17 降维简介 当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。常见的降维方法除了以上提到的基于L1惩罚项的模型以外，另外还有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。PCA和 ...
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2020-04-05 09:20:07
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一.sklearn中的Pipeline串联用法 Python搭建机器学习模型时，Pipeline是一个加快效率的方法，主要介绍学习串联用法。Pipeline处理机制就像是把所有模型塞到一个管子里，然后依次对数据进行处理，得到最终的分类结果，例如模型一可以是一个数据标准化处理，模型二可以是特征选择模型 ...
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2020-04-04 22:58:42
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