特征选择与稀疏学习

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特征选择是机器学习预处理的关键，包括过滤式、包裹式和嵌入式方法。过滤式通过相关统计量评估，如Relief算法；包裹式直接优化学习器性能，如LVW算法；嵌入式则在训练过程中自动选择，如决策树。稀疏表示和字典学习用于简化数据，压缩感知则通过信号稀疏性实现从部分观测恢复原始信号。

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第十一章   特征学习与稀疏学习

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1 子集搜索与评价

  • 我们能用很多属性描述一个西瓜：色泽、根蒂、敲声、纹理、触感等！

  • 根蒂、敲声！

  • 属性 ⟺ 特征(feature)={ 相关特征(relevantfeature)无关特征(irrel

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深度学习算法工程师：剪枝-稀疏训练-微调的关系与实现（一）
FJN110的博客
07-08 62
本文探讨了神经网络剪枝与稀疏训练的关键技术。主要内容包括：1) 稀疏训练通过L0/L1正则化约束权重，动态调整掩码实现权重置零；2) 剪枝方法分为权重剪枝和结构化剪枝，前者只置零权重，后者会移除通道/层；3) 实验对比显示，训练后微调的剪枝模型准确率可达98.59%，结构化剪枝能减少参数量；4) 指出当前方法的局限：权重置零不直接减少计算量，需后续优化才能实现加速。文章强调不同剪枝策略的适用场景，为模型压缩提供了实践参考。
ML之FE：机器学习项目优化之稀疏特征的简介、处理稀疏特征常用方法(数据层面—FE/Embedding、算法层面(常用的稀疏感知算法等))、应用场景
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-04 1万+
​ ML之FE：机器学习优化之稀疏特征的简介、常用的稀疏感知算法(Sparsity aware algorithm)、应用场景 目录 稀疏特征的简介 常用的稀疏感知算法(Sparsity aware algorithm) 应用场景 稀疏特征的简介 信号稀疏表示是过去近20年来信号处理界一个非常引人关注的研究领域，众多研究论文和专题研讨会表明了该领域的蓬勃发展。信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号，可以获得信号更为简洁的表示方式，从而使我们
论文研究-基于核稀疏表示的特征选择算法.pdf
07-22
为了解决高维数据在分类时导致的维数灾难，降维是数据预处理阶段的主要步骤。基于稀疏学习进行特征选择是目前的研究热点。针对现实中大量非线性可分问题，借助核技巧，将非线性可分的数据样本映射到核空间，以解决特征的非线性相似问题。进一步对核空间的数据样本进行稀疏重构，得到原数据在核空间的一种简洁的稀疏表达方式，然后构建相应的评分机制选择最优子集。受益于稀疏学习的自然判别能力，该算法能够选择出保持原始数据结构特性的“好”特征，从而降低学习模型的计算复杂度并提升分类精度。在标准UCI数据集上的实验结果表明，其性能上与同类算法相比平均可提高约5%。
特征选择与稀疏学习详解
tt丫的博客
10-23 2629
对当前学习任务有用的属性从特征集合中选取出相关特征，是一种数据预处理过程。先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器，特征选择过程与后续学习器无关。直接把最终将要使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则，即目的是为给定学习器选择最有利于其性能的量身定做的特征子集。A、随机产生一个特征子集A'，然后计算在A'下学习器L的误差；B、如果（这个误差比之前得到的误差都要小）或者（误差差不多但是A‘中的特征数目更少），那么我们更新最终的特征子集为A’，并记下它的误差和特征数目；
第十一章 特征选择与稀疏学习
weixin_44014982的博客
12-11 390
特征选择与稀疏学习
机器学习笔记(十一)特征选择和稀疏学习
医疗影像检索
04-12 1万+
11.特征选择和稀疏学习 11.1子集搜索与评价 对象都有很多属性来描述，属性也称为特征（feature），用于刻画对象的某一个特性。对一个学习任务而言，有些属性是关键有用的，而有些属性则可能不必要纳入训练数据。对当前学习任务有用的属性称为相关特征（relevant feature）、无用的属性称为无关特征（irrelevantfeature）。从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为
机器学习西瓜书——（第十一章）特征选择与稀疏表示
yin_fei_0825的博客
04-10 741
机器学习西瓜书——特征选择与稀疏表示子集搜索与评价过滤式包裹式嵌入式选择和L1正则化稀疏表示与字典学习压缩感知 子集搜索与评价 相关特征和无关特征，冗余特征。进行特征选择是一种数据预处理（data preprocessing） 如何进行特征选择，三种思考方式， 从全部特征逐个去除，直到无法得更好的特征为止，这种方式称为后向搜索； 选取一个特征子集，然后逐个增加特征，直到无法获得更好的特征子集，这...
第十一章 特征选择与稀疏学习1
08-04
第十一章“特征选择与稀疏学习1”主要探讨了如何有效地进行这一过程。 11.1 子集搜索与评价 特征选择的目标是从给定的属性集中找出那些对当前学习任务有意义的相关特征，去除无关或冗余的特征。相关特征是指对学习...
第十一章 特征选择与稀疏学习 -by- VAY-长跑 - 优快云博客1
08-03
特征选择与稀疏学习是机器学习领域中两个重要的预处理步骤，它们对于提高模型的效率和准确性至关重要。特征选择旨在从原始数据集中筛选出与目标任务最相关的特征子集，以此减少冗余信息，降低计算复杂性，并防止过...
161-1101特征选择与稀疏学习-1080P 高清-AVC.mp4
最新发布
03-20
161-1101特征选择与稀疏学习-1080P 高清-AVC.mp4
机器学习之特征选择与稀疏学习
weixin_44153121的博客
02-21 1890
从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为"特征选择" (feature selection)。作用：一是解决维数灾难问题，二是去除不相关特征降低学习任务的难度。 处理高维数据的两大主流技术：特征选择、降维。
稀疏特征（稀疏矩阵）
热门推荐
上下求索
06-15 1万+
所谓”稀疏“，是很常见的一个词，比如稀疏矩阵，稀疏编码。这里直白点讲，就是非零值很少。就如对于矩阵而言，稀疏矩阵，就是大部分数据都为0，少部分不为0，稀疏正是指”非0数据很少。 那么”稀疏特征“，如果用矩阵的形式表达，得到的就是稀疏矩阵。“稀疏特征”在大多数的特征上其值为0，只有少部分的特征非0。 一般在machine learning意义上，我们常说的feature，是一种对数据
【图像匹配】-什么是稀疏特征(Sparse Features)?
weixin_46050242的博客
10-13 945
在机器学习中，特征是一种对数据的表达。衡量特征是否能合适的表达数据。需要根据数据，应用，ML的模型，方法…很多方面来看。一般来说，Feature应该是informative（富有信息量），discriminative（有区分性）和independent（独立）的。具体怎么选择feature，在机器学习里面，feature的选择是至关重要的：对于同一种学习的模型，同样的学习方法，同样的数据，选择不同的feature来表达，可能会产生完全不同的效果。
机器学习（11） -- 特征选择与稀疏学习
weixin_43575791的博客
04-12 849
11.1 子集搜索与评价 特征选择：从给定的特征集中选择出相关特征子集的过程。特征选择过程必须确保不丢失重要特征。 处理高维数据两大主流技术：降维，特征选择 无关特征：与当前学习任务无关 冗余特征：它们所包含的特征能从其他特征中推演出来。有时候不起作用，去除减轻学习负担；有时候会降低学习任务的难度。若某冗余特征恰好对应了完成学习任务所需的“中间概念”，则该冗余特征是有益的 子集搜索...
如何在机器学习模型中处理稀疏特征 (Sparse Features)
cda2024的博客
12-10 1676
在机器学习领域，稀疏特征（Sparse Features）是一个常见的问题，尤其是在处理大规模数据集时。稀疏特征指的是数据中大部分值为零或缺失的情况。这种特征不仅会增加计算复杂度，还可能导致模型性能下降。那么，如何有效处理这些稀疏特征呢？本文将深入探讨这个问题，并提供一些实用的解决方案。
特征选择和稀疏学习
zuolixiangfisher的博客
11-01 2147
特征工程是机器学习中非常重要的一个环节，它的好坏直接影响了机器学习效果的优劣。而特征工程里非常关键的一步就是特征选择。 如果把机器学习比作是一个厨师做菜的过程，那么数据就是原材料（菜），模型可以理解为炒菜的方式（蒸、煮、炒、炖等等），算法就是这个厨师的炒菜水平。特征工程就是前期处理食材的过程，有了食材（数据），首先要看看食材是啥，长什么样（源数据分布情况），然后看看食材是否新鲜，是否有磕碰破损（数...
特征工程之特征选择(4)----嵌入法(Embed)
weixin_43776305的博客
05-31 1万+
文章目录
特征选择方法总结（过滤式，包裹式，嵌入式）
J~的博客
01-30 1万+
目录 1Intro 2过滤式(filter) 2.1移除低方差的特征 2.2单变量特征选择 2.2.1卡方检验 2.2.2皮尔逊相关系数 2.2.3互信息和最大信息系数 (Mutual information and maximal information coefficient (MIC) 2.2.4距离相关系数 (Distance Correlation) ...
特征选择与稀疏学习python
02-18
### Python 中特征选择方法 在机器学习领域，特征选择是一个重要的预处理步骤。通过去除不相关或冗余的特征，模型性能可以得到显著提升。一种常见的方差阈值法可以通过 `sklearn` 库中的 `VarianceThreshold` 类来实现[^1]。 ```python from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold # 创建一个简单的数据集用于演示 X = [[0, 2, 0, 3], [0, 1, 4, 3], [0, 1, 1, 3]] selector = VarianceThreshold(threshold=0.5) selected_features = selector.fit_transform(X) print(selected_features) ``` 上述代码展示了如何利用方差筛选掉那些变化较小的特征。对于给定的数据矩阵 X ，如果某个特征列的变化程度低于设定的阈值，则该特征将被移除。 ### 基于皮尔逊相关系数的特征选择 除了基于统计量的方法外，还可以考虑使用皮尔逊相关系数来进行特征评估。这种方法衡量的是两个变量之间的线性关系强度。当计算两组样本间的 Pearson r 值接近 ±1 时表示强正负关联；而接近 0 则意味着几乎没有线性联系[^2]。 ```python import numpy as np from scipy.stats import pearsonr x = np.random.normal(0, 10, 300) y = x + np.random.normal(0, 10, 300) correlation, p_value = pearsonr(x, y) print(f"Pearson Correlation Coefficient: {correlation}") ``` 这段脚本生成了一对具有随机噪声的相关向量，并计算它们之间的确切相关度得分。 ### 稀疏表示下的特征存储优化 为了更高效地管理大型但稀疏分布的数据结构，Python 提供了多种方式支持稀疏矩阵运算。特别是 NumPy 和 SciPy 库提供了创建和操作这些特殊类型的数组的功能。下面的例子说明了一个简单场景下怎样定义并初始化一个含有少量非零元素的大规模二维表： ```python import numpy as np arr1 = np.zeros((11, 11)) arr1[1][2] = 1 arr1[2][3] = 2 arr1[3][3] = 2 arr1[4][3] = 1 sparse_representation = [(i,j,val) for i,row in enumerate(arr1) for j,val in enumerate(row) if val != 0] for item in sparse_representation: print(item) ``` 此段程序首先构建了一个全为零的方形网格，接着设置了几个特定位置上的数值。最后转换成列表形式只保留非零条目及其坐标，从而实现了紧凑表达的目的[^3]。
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