特征选择，归一化以及交叉验证中应当注意的问题

最新推荐文章于 2023-09-28 20:51:11 发布
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本文探讨了深度学习技术如何推动图像识别领域的前沿进展，重点介绍卷积神经网络和新算法的应用实例。
机器学习——交叉验证与特征选择
zhanghe2775115的专栏
11-01 7474
k-折叠交叉验证是一种在机器学习中很常用的方法，简单来说就是手头有是10个数据，取2-10为样本数据，用来学习，生成公式后将第一个数据送入公式进行计算，下次则选取第二个数据作为测试数据，1，3-10这九个数据作为样本数据进行学习，如此计算。如此循环十次，可以得到一个错误率，用以判定学习的结果怎么样。  k指的是将你的数据分为k份，进行k次循环，上面的例子的k就是10。如果每一个样例都做测试， 这
交叉验证（Cross-Validation）和特征选择（Feature Selection）
大坡3D软件开发
03-06 5568
交叉验证（Cross-Validation）：以下简称交叉验证(Cross Validation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set),首先用训练集对分类器进行训练,在利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分类
(斯坦福机器学习课程笔记)VC维，交叉检验和特征选择
万德1010的博客
02-09 947
====================VC维================= 上一节课通过hoeffding不等式得出的经验风险最小化及其推论，是基于模型集合是有限的这一假设的。显然的，一般情况下模型集合是无限的（因为模型的参数取值是连续的）。当模型集合数量K是无限的，有以下两个结论。1、因为计算机的浮点数的取值是离散的，如64位的浮点数，要用64位bit来表示，那么64位浮点数的取值可能性只
【scikit-learn】交叉验证及其用于參数选择、模型选择、特征选择的样例
weixin_34205076的博客
06-23 308
 内容概要¶ 训练集/測试集切割用于模型验证的缺点K折交叉验证是怎样克服之前的不足交叉验证怎样用于选择调节參数、选择模型、选择特征改善交叉验证 1. 模型验证回想¶ 进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型，对于监督学习而言，我们希望模型对于未知数据的泛化能力强，所以就须要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果。 最先我们用训练精...
机器学习-特征选择：如何使用交叉验证精准选择最优特征？
笑不语的博客
09-28 1394
通过选择最具信息量的特征子集，特征选择可以减少特征空间的维度，并且排除那些无关或冗余的特征，从而提高模型训练的效率。包装法的优点是可以考虑特征之间的相互作用，但它需要进行多次模型训练，计算成本较高。这些交叉验证方法都有其适用的场景和优劣势，根据具体的问题和数据集特点选择最合适的交叉验证方法能够更准确地评估模型的性能，并优化特征选择和模型参数调优等任务。从结果可以看出，单独的age训练出的模型结果要比age+meno的表现要好，因此否定age+meno，然后尝试其它的字段，依次类推即可挑选出最优的特征组合。
交叉验证及svr.zip_SVR支持向量机_cross validation_svr交叉验证_交叉验证_交叉验证 回归
07-15
交叉验证和支持向量机（SVR）是机器学习领域中的两个关键概念，它们在构建高效且稳健的预测模型中起着至关重要的作用。...在实际应用中，还应注意如何解释和解读模型的输出，以及如何根据实际情况调整模型的复杂性。
数据归一化与交叉验证：确保模型稳定性的6个实用步骤
数据预处理包含了诸如数据清洗、特征选择、数据转换等多个步骤，而数据归一化则是这些步骤中尤为关键的一个环节。 预处理之所以重要，是因为数据在收集和存储过程中可能引入了噪声、缺失值、异常值和不一致的数据...
LIBSVM中归一化与参数选择对性能的影响
此外，`easy.py`脚本的使用展示了自动化的流程，包括数据的归一化、交叉验证中的参数选择以及最后的训练和测试。这种自动化的方式简化了整个流程，同时也保证了在不同规模的数据集上都能得到良好的性能。 总结来说...
基于K折交叉验证的BP神经网络回归预测MATLAB代码教程——Excel数据读取与应用 全集
最新发布
08-10
主要内容涵盖从Excel读取数据、数据预处理（如归一化）、构建并配置BP神经网络模型、执行交叉验证以及最终结果的可视化展示。文档提供了完整的代码示例，每个步骤都有详细的解释，确保初学者能够轻松理解和操作。...
斯坦福大学机器学习——特征选择（Feature selection）
linkin1005的专栏
01-22 2万+
特征选择是一种及其重要的数据预处理方法。假设你需要处理一个监督学习问题，样本的特征数非常大，但是可能仅仅有少部分特征会和对结果产生影响。甚至是简单的线性分类，如果样本特征数超过了n，但假设函数的VC维确仍然是O(n)，那么，除非大大扩展训练集的数量，否则即会带来过拟合的问题。在这样的情况下，可以使用特征选择算法降低特征的数量。
机器学习 需要和不需要做特征归一化的情况总结
samoyan的博客,记录技术成长~
12-14 1395
需要做特征归一化的情况总结 1、有关距离计算时，比如K-means、KNN、PCA、SVM等，归一化可以让样本间cos disitace 或者inner dot 结果的差异增大 2、当损失函数有正则项时，当某些特征比较大的时候，权重会比较小。正则化对权重的限制就不明显了。 3、使用梯度下降算法时，如LR，神经网络。加快收敛，缓解过拟合等 4、针对一些神经网络，防止特定的激活函数进入饱和区。 不需要做特征归一化的情况总结 1、与距离计算无关的概率模型，eg,Naive Bayes； 2、与.
特征归一化
smallTutou的博客
04-08 2466
为什么做特征归一化？ 特征归一化是将所有特征统一到一个相同数值区间，通常为[0,1]。常用的特征归一化方法有： 1.Min-Max Scaling 对原始数据进行线性变换，使结果映射到[0,1]，实现对数据的等比例缩放。 ...
基于遗传算法的特征选择:通过自然选择过程确定最优特征集
deephub
09-12 1万+
遗传算法是一种基于自然选择的优化问题的技术。 在这篇文章中，我将展示如何使用遗传算法进行特征选择。 虽然 scikit-learn 中有许多众所周知的特征选择方法，但特征选择方法还有很多，并且远远超出了scikit-learn 提供的方法。特征选择是机器学习的关键方面之一。 但是因为技术的快速发展，现在是信息大爆炸的时代，有多余的可用数据，因此通常会出现多余的特征。许多特征都是多余的。 它们会为模型增加噪音，并使模型解释出现问题。 我们面临的问题是确定哪些特征与问题相关。 我们找寻目标是具有高质量的特征。
熵的基础知识，特征工程，特征归一化，交叉验证，grid search，模型存储与加载
智障变智能
01-27 852
1.自信息： 2.信息熵 3.p对Q的KL散度 4.交叉熵 数据集地址：https://download.youkuaiyun.com/download/fanzonghao/10940440 一，类别型特征和有序性特征，转变成onehot def one_hot(): # 随机生成有序型特征和类别特征作为例子 X_train = np.array([['ma...
机器学习系列文章——特征的处理与选择（归一化、标准化、降维、PCA）
weixin_44201373的博客
08-16 6349
一、特征处理 特征处理是通过特定的统计方法，将数据转化成算法要求的数据。其API为sklearn.preprocessing。先来看一组数据： 第一组中的特征1 相比于特征2而言大了几十倍，在正常处理时这些点即可视为异常点，影响统计结果分析。采用特征处理后转变为右侧的数据，可以更加方便的处理而不会产生异常值。 常见的处理方法如下： 数据类型 处理方法 数值型数据 归一化、标准化、缺失值 类别型数据 one hot编码 时间型数据 时间的切分 （ 一）归一化 归一化是通过对原始数
1、为什么要经常对数据做特征归一化
qq_40212975的博客
02-11 1309
特征归一化
数据预处理之归一化，标准化，数据降维之特征选择
qq_51941086的博客
06-12 3209
归一化 通过
【scikit-learn】交叉验证及其用于参数选择、模型选择、特征选择的例子
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Jason Ding的专栏
01-22 6万+
 内容概要¶ 训练集/测试集分割用于模型验证的缺点K折交叉验证是如何克服之前的不足交叉验证如何用于选择调节参数、选择模型、选择特征改善交叉验证 1. 模型验证回顾¶ 进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型，对于监督学习而言，我们希望模型对于未知数据的泛化能力强，所以就需要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果。 最先我们用训练准确度（用
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