机器学习 4 model selection and feature selection

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布
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#人工智能

本次讲座涵盖了机器学习中交叉验证方法的介绍，包括hold-out交叉验证的具体划分比例及k折交叉验证等；同时探讨了特征选择问题，介绍了前向选择算法与后向搜索算法的不同之处；还提到了一个未详细解释的空心问题。

机器学习 第10讲 http://v.163.com/movie/2008/1/U/O/M6SGF6VB4_M6SGJURUO.html

1. hold-out cross validation

training set - 70%

cross-validation set - 30%

a. k = 10

b. leave one out CV

2. feature selection problem 即数据挖掘中的特征化 属性选择

forward selection algorithm begin with empty set

backward search begin with full set

3. empty heart problem, 没听懂。

iteye_12827
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sklearn 学习之 model_selection
我是欢乐谷啊~
05-07 9096
今天主要学习模型选择过程中各种数据分割的类与函数，主要是为了模型选择中进行validation。英文原版链接，网页中 Ctrl+f 搜索 sklearn.modelselection 即可找到。一：类，Splitter Classes（1.1）model_selection.GroupKFold([n_splits])    这个类有个很大的特点就是在对训练数据进行 split 之前，可以按照需求...
机器学习：特征选择（feature selection）
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特征选择 这篇文章是关于机器学习中常用的特征选择的一个小结，整体上包括两部分 简介 常见方法 Filter 去掉取值变化小的特征（Removing features with low variance） 单变量特征选择 (Univariate feature selection) Wrapper 递归特征消除 (Recursive Feature Elimination) Em...
python——机器学习：sklearn特征选择feature_selection
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特征选择是机器学习中很重要的一部分，构造并选取合适的特征，能极大的提高模型的表现。sklearn中feature_selection模块提供了一些特征选择方法。包括方差阈值法、相关性过滤法、嵌入法和包装法等。本文通过鸢尾花数据集详细介绍这些方法的使用
机器学习：特征选择（feature selection）2020
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特征选择 常见方法 Filter 1、去掉取值变化小的特征（Removing features with low variance） 2、单变量特征选择 (Univariate feature selection) Wrapper 3、递归特征消除 (Recursive Feature Elimination) Embedding 4、使用SelectFromModel选择特征 (Feature selection using SelectFromModel) 5、将特征选择过程融入pipeli
机器学习 Regularization and model selection
Matrix-11
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Regularization and model selection 假设我们为了一个学习问题尝试从几个模型中选择一个合适的模型。例如，我们可能用一个多项式回归模型hθ(x)=g(θ0+θ1x+θ2x2+…θkxk)h_{\theta}(x)=g(\theta_{0}+\theta_{1}x+\theta_{2}x^{2}+ …\theta_{k}x^{k})，我们需要设定一个合适的阶数k，
机器学习 ❉ 特征选择算法（Feature Selection Algorithm）
weixin_43156294的博客
05-31 1750
特征选择是机器学习中一个重要的算法，它涉及从原始数据集中选择一组最具代表性和最有信息量的特征，以提高模型的性能和减少计算成本。
【机器学习】特征选择(Feature Selection)方法汇总
小白学视觉
08-03 2259
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨孙佳伟@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/74198735编辑丨极市平台极市导读详解三大类特征选择方法。介绍特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高...
机器学习之特征选择（Feature Selection）
TwcatL
04-09 7328
本文讲了过滤法、嵌入法和包装法三种特征选择方法。三种方法中过滤法最为简单快速，需要的计算时间也最短，但是也较为粗略，实际应用过程中，通常只作为数据的预处理，剔除掉部分明显不需要的特征，然后使用其他方法进一步特征选择。嵌入式和包装法更为精确，更适合具体到算法中去调整。计算量也较大，相应的运行时间也比较长。当数据量比较大时，优先使用方差过滤和互信息法对数据进行预处理，然后在使用其他的特征选择方法。使用逻辑回归时，优先使用嵌入法。使用支持向量机时，优先使用包装法。
Meta-Learning and the Full Model Selection Problem.pdf
08-11
Meta-Learning and the Full Model Selection Problem 这是是 including data preprocessing, outlier detection, feature selection, learning algorithm and evaluation techniques, for a given data project
sklearn机器学习之特征选取（feature_selection）
m0_45184077的博客
03-09 3875
1.导入相应包 import pandas as pd from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN from sklearn.model_selection import
机器学习中特征选择方法1(Feature Selection Method)
qq_41566322的博客
11-18 930
过滤法（Filter Methods）：基于统计检验或相关性评估等指标对特征进行排序，然后选择排名靠前的特征。 包装法（Wrapper Methods）：通过尝试不同的特征子集来训练模型，并根据模型性能选择最佳的特征子集。 嵌入法（Embedded Methods）：在模型训练的过程中，使用正则化等技术来自动选择最优的特征。
机器学习的特征选择(feature selection)
selous的专栏
11-30 6636
写在开头：刚开始接触机器学习，选择了周志华教授的《机器学习》作为入门教材，很不错的书籍，受益良多。没有使用matlab去编写代码，而是选择了使用python的scikit-learn的开发包，大致看了一下开发包的特征选择方法，结合周志华教授的书，想先总结总结feature selection的方法特征选择filter(过滤式)思路通过评估自变量与目标变量之间的关联，也就是量化两者之间的关系，我们暂且
机器学习-特征工程-Feature generation 和 Feature selection
kkkkk0826的专栏
01-19 1039
概述：上节咱们说了特征工程是机器学习的一个核心内容。然后咱们已经学习了特征工程中的基础内容，分别是missing value handling和categorical data encoding的一些方法技巧。但是光会前面的一些内容，还不足以应付实际的工作中的很多情况，例如如果咱们的原始数据的features太多，咱们应该选择那些features作为咱们训练的features？或者咱们的featu...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
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学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
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走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
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在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
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2301_80828873的博客
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台湾大学林轩田教授机器学习PPT全集
10. **模型选择与调参（Model Selection and Hyperparameter Tuning）**：在众多机器学习模型和算法中选择适合特定问题的模型，以及调整模型参数来获得最佳性能。 此外，从“机器学习基石.zip”这一标题中，我们...
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