数据处理——特征选择

最新推荐文章于 2025-06-18 01:27:44 发布
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数据预处理之特征选择
xzfreewind的博客
08-11 8275
特征选择的意义在对数据进行异常值、缺失值、数据转换等处理后，我们需要从当前数据集中选出有意义的特征，然后输入到算法模型中进行训练。对数据集进行特征选择主要基于以下几方面的考虑：1.冗余的特征会影响阻碍模型找寻数据潜在的规律，若冗余的特征过多，还会造成维度容灾，占用大量的时间空间，使算法运行效率大打折扣。2.去除不相关的特征会降低学习任务的难度，保留关键的特征更能直观的看出数据潜在的规律。
数据特征选择法
用键盘掌控世界
10-16 854
最近一直在做车辆驾驶行为分析方面的研究，今天看到一篇论文，里面原始数据特者提取的方法可以收藏一下。 备选特征值 特征选择算法 在现有的特征选择方法研究中，大多是通过计算单个特征的类间区分能力来进行特征的重要性评价的，进而选择对分类贡献较大的特征组成特征子集，但未考虑特征间的相关性对不同类间区分能力大小的影响。因此，在进行特征选择时，有必要考虑特征之间的相关性。论文以 DFS 特征子集
【数据分析四：Data Preprocessing】数据预处理
最新发布
2301_79853895的博客
06-18 863
E步（Excepctaion step, 期望步），在给定完全数据和前一次迭代所得到的隐含参数估计的情况下计算完全数据对应的对数似然函数的条件期望。将原高维（如维度为N）数据向一个较低维度（如维度为K）的空间投影，同时使得数据之间的区分度变大。M步（Maximzation step，极大化步），用极大化对数似然函数以确定参数(更新隐含参数)的值，并用于下步的迭代。IDCG为理想（ideal）情况下最大的DCG值，指推荐系统为某一用户返回的最好推荐结果列表(或者，真实的数据序列)·热卡填充（就近补齐）
数据特征选择
liujiandu101的博客
10-18 970
数据获取，存储，清理完成之后，对数据进行建模和使用算法之前，数据的特征选择是一个重要的问题。 正所谓，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。          特征选择是从一个原始数据特征空间中选择一个最优子集的过程，通过特征选择原始数据集中的冗余 特征和不相关特征被除去，而有用特征得以保留。特征选择不仅能够实现降维，而且特征子集比原始数据子 集获得更好的拟合优度和
数据分析之特征选择
若云流风的专栏
01-14 2742
一、数据驱动 1.相关性:皮尔逊系数 In [1]: from numpy.random import randn import numpy as np from scipy.stats.stats import pearsonr 1.随机数据:相关性也很随机
1.4_特征的选择
weixin_30535565的博客
01-17 104
数据的特征选择 降维本质上是从一个维度空间映射到另一个维度空间，特征的多少别没有减少，当然在映射的过程中特征值也会相应的变化。举个例子，现在的特征是1000维，我们想要把它降到500维。降维的过程就是找个一个从1000维映射到500维的映射关系。原始数据中的1000个特征，每一个都对应着降维后的500维空间中的一个值。假设原始特征中有个特征的值是9，那么降维后...
运动捕捉技术工艺流程及数据处理——面部运动捕捉及数据处理.pdf
08-15
#资源达人分享计划#
gamit使用视频：GNSS高精度数据处理实战运用——GAMIT/GLOBK手把手教学
07-03
5、掌握应用GAMIT/GLOBK软件进行高精度GNSS工程控制网数据处理与精度评估； 6、掌握应用GAMIT/GLOBK软件进行CORS站网坐标时间序列和速度场分析（噪声分析、周期波动分析、共模误差分析...）； 7、掌握坐标框架转换...
房天下二手房测试数据——特征处理_test_data.csv
05-14
对房天下的二手房的测试数据进行特征处理，将特征处理后的数据保存下来，用于数据挖掘。
数据处理——MATLAB
08-03
数据处理——MATLAB
学校固定资产清查的数据处理——基于VFP的程序设计.pdf
08-15
#资源达人分享计划#
特征选择数据集
05-04
特征选择数据集，用于文献[1]Joint Embedding Learning and Sparse Regression: A Framework for Unsupervised Feature Selection
数据预处理-特征选择
04-27
关于数据预处理，特征选择的主要技术原理，包括特征离散化，特征交叉，单特征/多特征AUC，残差分析，方差选择法，卡方检验，互信息特征选择，逻辑回归计算特征重要度，距离相关系数，衡量数据分布的箱线图介绍等。
数据分析-特征选择-feature_selection
ITLiu的博客
03-23 3369
目录 前言 过滤式 方差选择法 卡方检验法 相关系数检验法 包裹式 嵌入式 前言 特征选择是从全部特征中选取一个特征子集来建立模型，通过降低特征维度，提高模型性能。 通常保留与目标特征相关性高的特征，剔除包含信息较少（方差较低）的特征。 特征选择的方法有： 过滤式 先进行特征选择，再建立模型，特征选择的过程中不涉及建模。如方差选择法，卡方检验法，相关系数法。 包裹式 建立模型并给定评价标准，选择效果最优的特征子集。如递归特征消除法。 嵌入式 特征选择与模型训练..
如何进行特征选择？
热门推荐
keepreder
08-04 1万+
特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解    拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七二十一，选择
数据特征选定
李威威的博客
10-19 615
数据特征选定 目的：最大限度地从原始数据中提取出合适的特征。 单变量特征选定 统计分析可以用来分析和选择对结果影响最大的数据特征； 可以选用一系列统计方法来选定数据特征； 卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，偏离程度决定了卡方值的大小； 卡方值越大，越不符合 卡方值越小，偏差越小，越趋于符合； 若两个值完全相等，卡方值就为 0，表示理论值完全符合。 # 通过卡方检验选定...
数据处理----特征(一)
weixin_45671820的博客
05-20 857
为什么处理特征？什么叫特征提取？提取什么？什么叫特征选择？ 特征工程包括特征提取和特征选择，目标是降维，以及和特征转换。 为什么要特征提取？ 将高维映射到低维空间中去，在低维空间中去寻找联系，就知道了高维空间的内在联系了。 1维、2维和3维的样本点。 什么是特征提取？ 通过属性间的关系，如组合不同的属性得到新的属性，改变了原来的特征空间。（计算机视觉，edge， corner, orientation）, 尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT）
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