1? 模式识别系统 数据获取：用计算机语言（可计算数字符号）来表示研究对象 预处理：对研究对象去噪声，复原等 特征提取与选择：对数据进行变换，降纬，简化处理等 分类决策：归类（） 分类器设计：对分类结果进行判断检测，误差分析 2? 模式识别主要问题 特征选择与优化：特征选择：使同类物体紧致性； 组合 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-07-22 16:02:05
阅读次数：
67
什么是文本分类 文本分类任务是NLP十分常见的任务大类，他的输入一般是文本信息，输出则是预测得到的分类标签。主要的文本分类任务有主题分类、情感分析 、作品归属、真伪检测等，很多问题其实通过转化后也能用分类的方法去做。 常规步骤 选择一个感兴趣的任务 收集合适的数据集 做好标注 特征选择 选择一个机器 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-19 20:33:25
阅读次数：
70
非显著式编程的做法 收益函数 1998 Tom MitShell 第一本成熟的教科书：MACHINE LEARNING 典型的最优化问题 为数据打标签（独特行业） 监督学习 强化学习（与环境互动） 非监督学习 需要假设：同一类的训练数据在空间中距离更近->样本的空间信息->设计算法将其分成两类 非监 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-17 10:44:59
阅读次数：
69
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 from sklearn.featu ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-16 12:47:00
阅读次数：
42
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 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-14 16:48:54
阅读次数：
54
1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 逻辑回归可以增加样本量，也可通过特征选择,剔除一些不重要的特征,从而降低模型复杂度。 过拟合的时候，拟合函数的系数往往非常大，而正则化是通过约束参数的范数使其不要太大，所以可以在一定程度上减少过拟合情况 2.用lo ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-14 10:46:59
阅读次数：
50
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 源代码： from sklearn. ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-14 10:31:25
阅读次数：
44
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 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-09 10:01:01
阅读次数：
53
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 from sklearn.featu ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-09 09:31:23
阅读次数：
54
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 答： ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-08 23:47:32
阅读次数：
55
