1.基于树模型提取特征 2.基于L1，L2惩罚值提取特征 3.递归特征消除法提取特征 4.互信息选择法提取特征 5.利用相关系数选择特征 6.卡方检验法提取特征 7.利用方差选择特征 参考：https://www.kesci.com/ ...
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2019-07-09 00:28:36
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机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向，无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率，本文中将介绍机器学习中各种“度 ...
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2019-06-15 20:07:28
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FUNCTION 相关系数 code SVM code III CNN main FUNCTION convolution FUNCTION convolution_f1 FUNCTION CNN_upweight FUNCTION init_kernel FUNCTION pooling view ...
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2019-05-23 15:53:11
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本文翻译自文章：Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science 对于数据科学家，无论是数据分析还是数据挖掘来说，Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法，使得数据处理非常简单，同时在数据处理速度上也做了很多优化，使得和Python内置 ...
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2019-05-12 10:53:27
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一、连续变量与连续变量的相关分析 > 用相关分析 相关分析是指连续变量之间的一种非严格的相依赖的变化关系，具体表现为：当一个变量发生时，另一个变量随之发生相应线性变动的关系，我们一般可以用相关系数 r 大小来衡量两个连续变量的相关性强弱（注意：不是衡量因果关系），例如衡量客户入网时长和每月话费的相关 ...
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2019-04-13 21:45:43
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一、np.var 数学上学过方差： $$D(X)=\sum_{i\in [0,n)} ({x \bar{x}})^2 $$ np.var实际上是均方差。 函数原型： 计算张量a在axis轴上的方差 a：一个ndarray，不一定是一维 axis：可取值为None，int，int元组。当取值为None ...
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2019-04-12 00:45:13
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3.1 数据预处理 数据质量的三个要素：准确性、完整性和一致性。 3.1.2 数据预处理的主要任务 数据清理：填写缺失的值，光滑噪声数据，识别或删除离群点，并解决不一致性来”清理“数据。 数据集成：相关性分析，卡方，协方差，相关系数 数据归约:大->小，维归约，数据压小 数据变换和数据离散化:规范化 ...
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2019-04-06 22:47:56
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[TOC] 近期广泛阅读券商关于 宏观高频数据 的研报，发现了两点不足： 就研究手段而言，比较粗放，普遍停留在仅仅比较数据相关系数的层面； 就理论高度而言，很少探讨数据背后的因果关联。 不过有些理念先进的券商团队已经开始从 产业链传导 的角度试图细致的描述数据间的关联，这正好契合了下面这篇文章的核心 ...
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2019-02-26 00:57:43
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参考：《 "深度学习500问" 》 期望 ?在概率论和统计学中，数学期望（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。它反映随机变量平均取值的大小。 线性运算： $E(ax+by+c) = aE(x)+bE(y)+c$ ?推广形式： $E(\sum_{k=1}^{n}{a_ix_ ...
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2019-01-26 00:20:33
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https://zhidao.baidu.com/question/526371815.html ...
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2019-01-18 23:59:09
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