机器学习：特征选择与特征提取

最新推荐文章于 2025-05-31 01:11:42 发布
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#特征选择 #特征提取

博客介绍了特征选择与特征提取，二者目的均为降维、减少冗余。特征选择是从N维特征中选最有效且独立的K特征子集表征样本；特征提取则是将提取的k维特征子集映射到新特征上，实现进一步降维。

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特征选择与特征提取目的都是：降维，减少冗余

特征选择：将N维特征 [X1,X2,........XN]选择其中最有效且独立的K特征子集来表征样本的有效性 [Xs1,Xs2,........Xsk] .

特征提取：将提取的k维特征子集 [Xs1,Xs2,........Xsk] 映射到新特征 [Ye1,Ye2, ...,Yen]上起到进一步的降维

机器学习第三课——特征提取
qq_41118491的博客
12-04 2890
这节课主要讲了特征提取，包括 （1）直方图&haar-like特征提取 （2）PCA&LBP特征提取 （3）HOG
机器学习：特征提取
人心中的成见是一座大山…
03-03 1803
通过对协方差矩阵C进行特征值分解，得到的特征向量就是新的正交基方向，而对应的特征值则表示数据在相应特征向量方向上的方差大小。PCA 将数据投影到这些由特征向量确定的新坐标轴上，按照特征值从大到小的顺序排列，选取前K个特征向量所对应的维度作为主成分，从而实现数据的降维和特征表示。为了进一步提高性能，还可以引入TF - IDF（词频 - 逆文档频率）权重，该权重能够衡量一个单词对于一个文档集合的重要程度，从而突出那些在特定文档中频繁出现但在整个文档集合中不常见的单词，使得提取的特征更具代表性。
决策树算法（四）
王涛涛的博客
01-13 1140
8.特征提取 1 定义 将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征 注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据 特征提取分类: 字典特征提取(特征离散化) 文本特征提取 图像特征提取（深度学习将介绍） 2 特征提取API sklearn.feature_extraction 3 字典特征提取 作用：对字典数据进行特征值化 sklearn.feature_extrac...
终于把机器学习中的特征选择搞懂了！！
Gupao123的博客
05-31 1017
如果你真的想学习人工智能，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
机器学习——特征提取
qq_41566819的博客
12-19 1473
数据具有多种数据类型，除了数字化的信号数据（声音、图像等），还有大量符号化的文本。但是，机器学习模型无法处理符号化的文本，只能接收数值型和布尔型数据，需要对数据进行特征提取。特征提取又称特征抽取，是将任意数据（如字典、文本或图像）转换为机器学习的特征向量。
模式识别与机器学习：第四章 特征选择和提取.ppt
09-19
模式识别与机器学习：第四章 特征选择和提取.ppt
机器学习语音特征提取详解：FBank 与 MFCC 原理及分步实现指南
最新发布
08-18
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9c7ed4485ee2 机器学习语音特征提取详解：FBank 与 MFCC 原理及分步实现指南（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
机器学习：特征工程之特征提取
condi1997的博客
04-12 1409
目录第一部分：特征工程一.概念二.意义三.特征处理四.特征抽取备注：一.词 第一部分：特征工程 一.概念 1.“数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这句话很好的阐述了数据在机器学习中的重要性。大部分直接拿过来的数据都是特征不明显的、没有经过处理的或者说是存在很多无用的数据，那么需要进行一些特征处理，特征的缩放等等，满足训练数据的要求。 2.特征工程的过程：从数据中抽取出对预测...
机器学习：特征提取与特征选择意义及目的
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baidu_38205880的博客
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内容概要：本文详细介绍了从遥感图像（如SAR图像）中提取灰度共生矩阵（GLCM）特征和边缘特征的过程，并将这些特征进行合并、归一化和预处理，最终用于训练多种机器学习模型以分类不同类型的灾害（洪水、滑坡、地震...
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特征提取 目标 应用DictVectorizer实现对类别特征进行数值化、离散化 应用CountVectorizer实现对文本特征进行数值化 应用TfidfVectorizer实现对文本特征进行数值化 说出两种文本特征提取的方式区别 定义 特征提取是将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征 注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据 字典特征提取(特征离散化) 文本特征提取 图像特征提取（深度学习） 特征提取API sklearn.feature_ext
机器学习之特征提取
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我们生活在信息时代—数据获取更加容易、存储更加便宜。在1991年、据称每两个月信息的存储量就翻一倍。不幸的是，机器能够读取的信息量的增加、理解并运用信息的速度远远跟不上信息增加的步伐。机器学习提供了一套自动分析大规模数据的工具。 机器学习是一种能够自动提高本身预测效果的算法。机器学习的一项基础是特征提取(feature selection)。通过去除不相关数据和冗余数据，能够增加机器学习效率和效...
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特征提取：从原有属性中选择一个子集，达到降维目的。 原文：https://blog.youkuaiyun.com/mr_tyting/article/details/73413979 其中第一种过滤型很少使用。 特征选择思想简介 先大概讲讲上面三种方法思想： 过滤型 变量排序就是一种典型的过滤式方法，该方法独立于后续要使用的模型。这种方法的关键就是找到一种能度量特征重要性的方法，...
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特征工程是机器学习中的第一步，会直接影响机器学习的结果。可以说数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。特征工程包括特征提取、特征预处理和特征降维等。
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05-09 855
一、使用数据集： API: 二、划分训练集与测试集 sklearn API spark 三、数据特征抽取 四、字典类型特征抽取 : one-hot sklearn API: spark API: 五、文本类型特征抽取：CountVectorizer sklearn API: spark API: 补充： 六、文本特征抽取：TfidfVectorizer 示例： sklearn API: spark API: 七、数据无量纲化： 归一化 skelarn API: spark API： 缺点： 八、数据无量纲.
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