机器学习 特征选择概述

最新推荐文章于 2024-04-09 16:27:44 发布
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【机器学习】机器学习之特征选择
小哲的博客
12-14 2336
机器学习之特征选择 特征选择方法初识： 1、为什么要做特征选择 在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。 2、特征选择的确切含义 将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间，达到降维的目的，然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。 3、特征选取的原则 获取尽可能小的特征子集，不显著降低分类精度、不影响类分布以及特征子集应具有稳定适应性强...
机器学习中特征选择概述
学习笔记
07-18 6514
机器学习中特征选择概述
机器学习经典算法总结（3）——特征选择
weixin_30666401的博客
03-08 445
一、特征的分类1. 相关特征：对当前学习任务有用的属性。2. 无关特征：对当前学习任务没有用的属性。3. 冗余特征：包含的信息能从其他特征中推演出来，冗余特征有时候不起作用，有时候则是有益的，对应了学习任务所需的“中间变量”。二、特征选择1.概念：从给定的特征集合中选择出相关特征的子集的过程。2.为什么要进行特征选择？（1）减轻维数灾难问题（2）降低学习任务...
机器学习之特征选择
qq_40216188的博客
04-15 4733
机器学习之特征选择1. 特征选择原理2. 特征选择分类2.1 过滤法2.2 打包法2.3 嵌入法3. 特征选择常见的实现方式3.1 方差阈值特征选择（过滤法）3.2 相关性过滤法（过滤法）3.3 相关性过滤法 1. 特征选择原理 特征选择：是在原始数据中选取有效特征以降低数据维度，提高模型性能。 模型效果与特征维数关系如下图所示，不是说特征数量越多模型效果越好。 特征选择优势： 提高精度 降低过拟合风险 加快训练速度 改进数据可视化 增加模型可解释性 特征选择类似于降维技术，其目的是减少特征的数量，但
机器学习之特征选择（Feature Selection）
TwcatL_tree
04-09 6975
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。
机器学习特征选择方法
a_2435542821的博客
10-31 482
有一句话这么说，特征决定上限，模型逼近上限。特征选择对后面的模型训练很重要，选择合适重要的特征，对问题求解尤为重要，下面介绍一些常见的特征选择方法。 通常来说，从两个方面考虑来选择特征： 特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。 特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优选选择。 ①相关系数...
人工智能和机器学习概述.md
04-20
人工智能和机器学习概述.md人工智能和机器学习概述.md人工智能和机器学习概述.md人工智能和机器学习概述.md人工智能和机器学习概述.md人工智能和机器学习概述.md人工智能和机器学习概述.md人工智能和机器学习概述.md...
机器学习基础课件-机器学习概述 机器学习算法分类 机器学习常用算法 特征工程与数据预处理 模型评估与优化 实践案例与编程实
最新发布
10-17
机器学习概述： 机器学习是一种人工智能的分支，它使计算机能够通过数据自我学习和改进。基本过程包括数据的收集、特征提取、模型的选择、训练模型以及最终的模型部署。该领域从20世纪50年代开始研究，经历了从符号...
机器学习入门教程详细攻略 机器学习概述总结
10-10
一、机器学习概述 二、监督学习 三、无监督学习 四、强化学习 五、特征工程与数据预处理 六、模型选择与评估 七、深度学习基础 八、常用机器学习库与工具 九、实战案例分析 十、机器学习伦理与未来趋势 一、机器...
机器学习概述、特征工程、机器学习算法.zip
05-03
机器学习概述、特征工程、机器学习算法 PPT + Python运行代码 + 运行效果截图 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究...
机器学习特征选择和特征提取
01-04
机器学习特征选择和特征提取，介绍了常见的特征处理方法
机器学习——特征工程之特征选择
羽落黎纹的博客
10-16 3225
《机器学习》学习笔记
【机器学习】特征选择方法总结
wzk4869的博客
01-22 6713
【机器学习】特征选择方法总结
机器学习特征选择之卡方检验与互信息
Unicorn
02-09 2万+
by wangben  @ beijing 特征选择的主要目的有两点： 1.      减少特征数量提高训练速度，这点对于一些复杂模型来说尤其重要 2.      减少noisefeature以提高模型在测试集上的准确性。一些噪音特征会导致模型出现错误的泛化（generalization），从而在测试集中表现较差。另外从模型复杂度的角度来看，特征越多模型的复杂度越高，也就越容易发生o
机器学习 基础理论 学习笔记 （8）特征选择（feature selection）（一）
人生是一场修行
12-28 1万+
1.特征工程 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，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化模型，协助理解数据产生的过程。并且常能听到“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而已”，由此可见其重要性。但是它几乎很少出现于机器学习书本里面的某一章。然而在机器学习方面的成功很大程度上在于如果使用特征工程。 考虑特征选择，是因为机器学习
机器学习中的特征——特征选择的方法以及注意点
null的专栏
10-12 7万+
关于机器学习中的特征我有话要说 一、特征选择和降维 二、特征选择的目标 三、
机器学习十大经典算法入门
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一，SVM（Support Vector Machine）支持向量机 a. SVM算法是介于简单算法和神经网络之间的最好的算法。 b. 只通过几个支持向量就确定了超平面，说明它不在乎细枝末节，所以不容易过拟合，但不能确保一定不会过拟合。可以处理复杂的非线性问题。 c. 高斯核函数 d. 缺点：计算量大 二，决策树（有监督算法，概率算法） ...
深度解析面向机器学习的特征工程技巧
3. 特征选择：阐述不同的特征选择方法，例如基于模型的特征选择、基于包裹方法的特征选择、基于过滤方法的特征选择等，并且介绍如何选择适合特定问题的特征。 4. 特征构造：讲解如何通过组合现有特征创建新特征，...
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