机器学习中的模型选择和特征选择的基本方法

最新推荐文章于 2024-09-15 16:31:25 发布
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分类专栏： 李航统计学系方法系列
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40195364
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该博客围绕机器学习展开，聚焦于模型选择和特征选择的基本方法。在机器学习领域，合理的模型与特征选择对结果至关重要，博客可能会介绍相关的理论、技巧和应用场景等信息技术相关内容。

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【机器学习】机器学习之特征选择
小哲的博客
12-14 2299
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...
机器学习笔记 - 模式识别之图像特征提取和特征选择的基本方法总结
学以致用 知行合一
01-02 4670
从模式识别角度来讲，视觉信息的特征获取是机器视觉的一个关键环节。一个机器视觉与模式识别系统的成败，首先取决于其所利用的特征能否较好地反映将要研究的分类问题。如果数据被很好地表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的分类效果。因此，对于模式识别系统的创建，特征的选择和提取是需要优先考虑的。仅从图像角度来看，图像特征的提取和选择是图像处理过程中非常重要的环节，对后续的图像分类有重要影响，图像数据具有样本少、维数高的特点。为了从图像中提取有用的信息，有必要对图像特征进行降维处理。
规则化和模型选择（Regularization and model selection）
xiaoyu714543065的专栏
08-05 3213
1 问题      模型选择问题：对于一个学习问题，可以有多种模型选择。比如要拟合一组样本点，可以使用线性回归，也可以用多项式回归。那么使用哪种模型好呢（能够在偏差和方差之间达到平衡最优）？      还有一类参数选择问题：如果我们想使用带权值的回归模型，那么怎么选择权重w公式里的参数？ 形式化定义：假设可选的模型集合是，比如我们想分类，那么SVM、logistic回归、神经网络等模
机器学习如何选择模型？机器学习模型选择步骤及注意事项
gp16674213804的博客
03-09 4083
在机器学习中，选择合适的模型是非常重要的，因为它可以影响到模型的准确性和性能。在选择模型时，需要考虑多个因素，例如数据类型、特征数量、数据规模、任务类型等等。本文将介绍一些常用的模型选择方法和注意事项。
如何选择一个合适的机器学习算法模型？
Chen_shu_bct的博客
09-04 1044
当我们的算法不太符合自己的预期时，我们都有哪些改进手段？ 去搜索更多的数据，增加训练集的数量 增加特征的数量，更高程度地利用已有的数据 尝试多项式特征 减少特征的数量，减轻过拟合的问题 增大或者减小λ 方法有很多，但是我们不能所有都用，而是要针对给出的问题选择性的做其中的一个或者几个 有时，我们的算法在训练集上有很好的表现，在实际使用时上却表现平平，这便很有可能是过拟合了 为了改善这种情况，我们将一个数据集，分为两部分 训练集（training set）和测试集（test set） 我们在训练集中训
机器学习基本学习方法和模型评估与参数的选择
最新发布
m0_75163924的博客
09-15 2092
在这个数字化信息爆炸的时代，机器学习已经不再是一个陌生的概念。它不仅是科技巨头们竞争的核心技术之一，也是许多初创公司用来颠覆传统行业的利器。无论是推荐系统中的精准推送，还是医疗诊断中的辅助决策，甚至是金融领域的风险管理，机器学习都在发挥着至关重要的作用。然而，对于想要踏入这个领域的学习者来说，面对众多的学习方法和复杂的模型评估过程，往往感到无从下手。本篇博客将带领大家走进机器学习的世界，从最基本的定义开始，逐步揭开其神秘面纱。我们将一起探讨各种学习方法，比如监督学习、无监督学习以及它们之间的区别。
机器学习常见模型
melonbo的专栏
08-06 3178
线性模型是机器学习最基本的算法类型，它试图学到一个通过多个特征（属性）计算的线性组合来预测的函数，简单的线性回归形式如y=ax+b，其中，x代表特征，而y代表结果，一旦a和b的值能到确定，模型即得以确定，此时若输入新的x就可以推算新的y。如果变量仅有一个，则称为一元线性回归，若存在超过一个的自变量，即将x、y、a、b均扩展为向量，则称为多元线性回归。使用线性回归能够预测数据趋势​，还可以处理分类问题。
模型评估与模型参数选择：机器学习实践的关键步骤
2301_79537729的博客
03-10 2875
模型评估和参数选择是机器学习项目中不可或缺的步骤。- 始终使用交叉验证来评估模型性能，以减少过拟合的风险。- 根据问题的性质选择合适的性能指标。- 在有限的时间内，优先考虑模型的泛化能力而非在训练集上的性能。- 使用自动化工具（如scikit-learn, Keras Tuner）来加速超参数的选择过程。- 不断迭代和改进：模型评估和参数选择是一个迭代的过程，需要不断地调整和优化。记住，模型的成功不仅取决于它的复杂性，还取决于我们如何评估它，以及我们如何调整它的参数来达到最佳的性能。
机器学习知识点全面总结
热门推荐
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-12 16万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
机器学习之模型评估与选择
刘不饱的博客
10-06 6278
模型评估与选择 目录 模型评估与选择 一、经验误差与过拟合 二、评估方法 三、性能度量 四、比较检验   一、经验误差与过拟合 误差：模型实际预测输出与样本的真实输出之间的差异 错误率：分类错误的样本占样本总数的比例，如果在每个样本中有a个分类错误，则错误率E=a/m 精度：1-错误率 训练误差/经验误差：模型在训练集上的误差 泛化误差：模型在新样本上的误差   实际上...
机器学习（七）——规则化和模型选择
antkillerfarm的专栏
10-31 4460
机器学习（七）——规则化和模型选择
模型特征选择：用简单模型为复杂模型筛选特征
dengxi9896的博客
07-18 553
问题是这样的： 好凡需要做一个命名实体识别（序列标注）的任务，按照他以往的经验，用条件随机场就可以达到预期的指标，眼下他精心设计了10个特征。 问题一：由于实验室设备老旧，降低任务复杂度的工作非常有意义，那么他该如何选取最好是特征子集？ 问题二：为了快速筛选特征，他用线性分类器（SVM）对候选的特征子集进行评估，使用选取最优的子集训练出最终的条件随机场模型，他这样做对吗？如果不对，...
机器学习之模型选择：模型选择指南、模型评估、模型评价
chenhepg的博客
04-08 1万+
创建于：@2020.04.08 修改于：文章目录1、背景2、机器学习模型选用指南2.1 分类问题2.1.1 速度慢，但准确2.1.2 速度快2.1.3 对支持向量机（SVM）内核的选择（来自吴恩达的课程）2.2 回归问题2.2.1 速度慢，但准确2.2.2 速度快2.3 聚类2.3.1 层次聚类分析2.3.2 非层次聚类分析2.4 降维2.4.1 主成分分析（PCA）2.4.2 主题建模2.5 s...
机器学习之特征选择（Feature Selection）
TwcatL_tree
04-09 6718
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。
【E】机器学习 机器学习模型特征工程
小狐狸
09-07 316
一、什么是特征工程 本质上来说，呈现给算法的数据应该能拥有基本数据的相关结构或属性。当你做特征工程时，其实是将数据属性转换为数据特征的过程，属性代表了数据的所有维度，在数据建模时，如果对原始数据的所有属性进行学习，并不能很好的找到数据的潜在趋势，而通过特征工程对你的数据进行预处理的话，你的算法模型能够减少受到噪声的干扰，这样能够更好的找出趋势。事实上，好的特征甚至能够帮你实现使用简单的模型达到...
机器学习（十一）：CS229ML课程笔记（7）——模型选择，特征选择
玥晓珖的博客
04-10 943
总结：1. 模型选择：——交叉验证（Model selection）① 保留交叉验证（Hold-out cross validation）② k重交叉验证（k-fold cross validation）③ 留一验证法（Leave-one-out cross validation）2. 特征选择（Feature selection）① 正向搜索/反向搜索（forward/backwardsearc...
机器学习中特征选择怎么做？这篇文章告诉你
Datawhale
12-03 1137
点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容来源|AI开发者简 介据《福布斯》报道，每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后，可以使用数据科学和机器...
万字长文系统讲解模型特征选择方法，这一篇就够了！
Python学习与数据挖掘
09-25 2525
上个月扫读完《阿里云天池大赛赛题解析》[1]后，看到书中对特征选择的讲述，于是便打算借此机会，系统梳理下各种特征选择方法。如有不足，还望指正。一、背景介绍在处理结构型数据时，特征工程中的特征选择是很重要的一个环节，特征选择是选择对模型重要的特征。它的好处[2]在于:● 减少训练数据大小，加快模型训练速度。● 减少模型复杂度，避免过拟合。● 特征数少，有利于解释模型。● 如果选择对的特征子集，模型准确率可能会提升。我曾在文章CCF大赛项目: 大数据时代Serverless工作负载预测，提到过一个困境，就是当时
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