一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 当我们拿到一个数据集的时候，它其中的特征会有很多，如果我们直接导入计算运算量将是极其庞大和没用处的，所以要对特征进行降维选择性的舍弃，留住重要部分，这个操作就叫特征选择。 2、PCA PCA是一种很成熟的用来对数据集进行简化降维的一种算法，他是在保留 ...
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2020-04-30 22:54:16
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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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2020-04-30 21:21:39
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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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2020-04-30 15:28:09
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论文指出one stage anchor based和center based anchor free检测算法间的差异主要来自于正负样本的选择，基于此提出ATSS(Adaptive Training Sample Selection)方法，该方法能够自动根据GT的相关统计特征选择合适的anchor ...
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2020-04-30 13:47:09
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择：就是从一组特征中挑选出一些最有效的特征，以达到降低特征空间维数的目的 2、PCA：简单来说PCA就是一种用于分析、简化数据集的技术 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 特征选择主要用于特征较少时使用，而主成份分析的特征可达上百个。特征选择就是单纯地 ...
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2020-04-30 11:56:20
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 2、PCA 特征选择 特征选择就是从所有特征中选择部分特征作为训练集，即对现有特征拿好的特征，差的特征就不要，特征在选择前后 可以改变特征部分的值、也可以不改变特征部分的值，只是选择后的特征维数肯定要比选择前小。 PCA PCA是一种分析、简化数据集 ...
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2020-04-30 11:52:06
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 2、PCA 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 ...
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2020-04-30 10:01:33
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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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2020-04-30 09:48:43
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 2、PCA 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 ...
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2020-04-30 09:34:41
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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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2020-04-29 21:55:16
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