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机器学习实战基础(十六):sklearn中的数据预处理和特征工程(九)特征选择 之 Filter过滤法(三) 总结
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 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-29 13:33:00    阅读次数:102
机器学习实战基础(十五):sklearn中的数据预处理和特征工程(八)特征选择 之 Filter过滤法(二) 相关性过滤
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 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-29 13:27:44    阅读次数:149
机器学习实战基础(十八):sklearn中的数据预处理和特征工程(十一)特征选择 之 Wrapper包装法
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 ...
分类:移动开发   时间:2020-05-29 13:24:47    阅读次数:159
测量中的一些要点
1.图片不需要进行预处理 2. 预处理由以下2个参数决定的 找到的2个边如下红线所示 生成的程序如下: AmplitudeThreshold := 50 measure_pairs (Image, MsrHandle_Measure_01_0, 11.3, AmplitudeThreshold, ' ...
分类:其他好文   时间:2020-05-29 12:10:58    阅读次数:87
Java之预定义
作为Java初学者的我,提供一个类似C#的预处理机制。若有不足之处,敬请各位大佬指正(感觉没有,哈哈哈哈哈哈)! Java 没有类似 C++的宏,也没有类似C#的预定义 #if...#endif C#里的预定义使用方式有两步如下: A、在C#使用预定义时,一般可以在项目属性的【生成】--【常规】-- ...
分类:编程语言   时间:2020-05-29 11:54:01    阅读次数:123
机器学习实战基础(十二):sklearn中的数据预处理和特征工程(五) 数据预处理 Preprocessing & Impute 之 处理分类特征:处理连续性特征 二值化与分段
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 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-28 16:24:21    阅读次数:80
mysql 基本
MySQL 是单进程多线程的 MySQL执行过程 连接器,管理连接,权限验证 查询缓存 分析器,词法分析,语法分析,语法树,检查语法是否有错误 预处理器,进一步检查解析树是否合法,如表名是否存在等 优化器,选择索引,生成执行计划 执行器,操作引擎,返回结果,并将结果缓存 如果查询中包含任何用户自定义 ...
分类:数据库   时间:2020-05-27 20:53:34    阅读次数:109
webpack loader自定义编写
loader 文档定义 loader 用于对模块的源代码进行转换。loader 可以使你在 import 或"加载"模块时预处理文件。因此,loader 类似于其他构建工具中“任务(task)”,并提供了处理前端构建步骤的强大方法。loader 可以将文件从不同的语言(如 TypeScript)转换 ...
分类:Web程序   时间:2020-05-27 15:07:34    阅读次数:71
13-垃圾邮件分类2
1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, ...
分类:其他好文   时间:2020-05-27 13:40:14    阅读次数:82
13-垃圾邮件分类2
1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, ...
分类:其他好文   时间:2020-05-27 09:25:14    阅读次数:77
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