过滤式方法先按照某种规则对数据集进行特征选择，然后再训练学习器，特征选择过程与后续学习器无关，这相当于先用特征选择过程对初始特征进行“过滤”，再用过滤后的特征来训练模型。【某种规则】：按照发散性或相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，从而选择满足条件的特征。特征的发散性：如果一个特征不发散，例如方差接近于 0，也就是说样本在该特征上基本没有差异，那么这个特征对于样本的区分并没有什
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2023-12-29 18:57:23
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如果某个特征的取值范围比其他特征大很多，那么数值计算就受该特征的主要支配。但实际上并不一定是这个特征最重要，通常需要把每个特征看成同等重要。归一化/标准化数据可以使不同维度的特征放在一起进行比较，可以大大提高模型的准确性。特征缩放原因：数量级的差异将导致量级较大的属性占据主导地位 数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢 依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感特征缩放好处：提升模型的精度：在机器学
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2024-07-31 11:33:35
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本文对特征选择中的一个常用方法“方差过滤”进行了详细的介绍。 ...
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2021-08-27 14:24:00
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一、绘图判断 一般对于强相关性的两个变量，画图就能定性判断是否相关 散点图 seaborn.scatterplot # 散点图矩阵初判多变量间关系 data = pd.DataFrame(np.random.randn(200,4)*100, columns = ['A','B','C','D'])
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2019-07-02 18:36:00
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影响浅层砂过滤器（浅层介质过滤器）运行能力的因素有哪些吗？1、滤浆的性质 （1）滤浆中液相的粘度越高，过滤能力越低，提高温度可以降低液体的粘度，所以热料应趁热过滤，在真空过滤时还需要注意料液温度受真空下沸点的限制。 （2）滤浆中固体的含量也会影响过滤速度。固相含量少时，过滤阶段可长些，采用间歇过滤设备；固体含量大时，过滤阶段要短些，采用连续过滤浅层砂过滤器（浅层介质过滤器）。 （3）滤浆的化
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2024-01-08 17:35:17
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一，首先我们对函数先进行分析 findHomography： 计算多个二维点对之间的最优单映射变换矩阵 H（3行x3列） （就是对图片的矫正），使用最小均方误差或者RANSAC方法 函数功能：找到两个平面之间的转换矩阵。 这里涉及到映射变换的知识， 下面介绍下什么是映射变换： 1，如下图所示： 如果 ...
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2021-07-22 13:31:00
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特征选择主要从两个方面入手：特征是否发散：特征发散说明特征的方差大，能够根据取值的差异化度量目标信息.特征与目标相关性：优先选取与目标高度相关性的.对于特征选择，有时候我们需要考虑分类变量和连续变量的不同.1.过滤法：按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数选择特征方差选择法：建议作为数值特征的筛选方法计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征from s
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2024-05-21 06:24:55
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目录前言：第1章 特性选择常见方法1.1 scikit-learn中特征工程1.2 人工过滤第2章 方差过滤2.1 什么是方差2.2scikit-learn的方差过滤：feature_selection.VarianceThreshold第3章 方差过滤对算法的影响3.1方差过滤对KNN的影响3.2方差过滤随机深林的影响前言：当样本的特征的数量太...
原创
2022-04-29 10:47:38
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特征提取(feature extraction)：从文字，图像，声音等其他非结构化数据中提取新信息作为特征。特征创造(feature creation):把现有特征进行组合，或互相计算，得到新的特征。如：降维、时间=距离/速度。特征选择(feature selection)：从所有的特征中，选择出有意义，对模型有帮助的特征，以避免必须将所有特征都导入模型去训练的情况。 过滤方法通常用
原创
2021-01-02 11:21:51
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目录前言第1章 卡方过滤概述1.1 概述1.2 卡方过滤的基本原理1.3 卡方检验的案例说明第2章 scikit-learn中的卡方过滤2.1 在scikit-learn中，有两种方式实现卡方过滤：2.2 卡方过滤的基本步骤2.3selectKbest +chi2实现卡方过滤2.4chi2独自过滤前言方差过滤，只考虑了不同样本的同一个特征值之间的互...
原创
2022-04-29 10:46:02
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作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：目录前言：第1章 F检验代码示例1.1 过滤条件为02.2 过滤条件为0.01第2章互信息量代码示例前言：卡方检验能够筛选算特征变量与标签变量之间的相关性，卡方过滤用于过滤掉那些与标签标签无关的特征变量。
原创
2022-04-29 10:45:41
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特征选择是面试中一个非常受欢迎的问题。 这篇文章能带你了解这方面相关的知识。为什么要使用特征选择你熟悉鸢尾花的数据集吗?（sklearn自带小型数据集）即使是最简单的算法也能得到如此美妙的结果，这难道不令人惊叹吗?很抱歉让你失望了，但这是不现实的。大多数情况下，特征的数量§比样本的数量(N)要多得多(p>>N)——这也被称为维数
原创
2024-05-19 22:37:43
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如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a gi
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2021-10-26 15:35:42
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相关性过滤方差挑选完毕之后，我们就要考虑下一个问题：相关性了。我们希望选出与标签相关且有意义的特征，因为这样的特征能够为我们提供大量信息。如果特征与标签无关，那只会白白浪费我们的计算内存，可能还会给模型带来噪音。在sklearn当中，我们有三种常用的方法来评判特征与标签之间的相关性：卡方，F检验，互信息。3 卡方过滤卡方过滤是专门针对离散型标签（即分类问题）的相关性过滤。卡方检验类feature_
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2023-10-20 13:59:59
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-09-22 08:17:49
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特征工程概述一、特征工程概述特征工程 = 数据准备（for
原创
2018-05-26 17:51:47
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一、特征选择–与降维的差异相同点：效果一样，都是试图减少数据集
原创
2018-06-14 13:37:45
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卷积神经网络是一种特殊类型的人工神经网络，广泛应用于图像识别。这种架构的成功始于 2015 年，当时凭借这种方法赢得了 ImageNet 图像分类挑战。这些方法非常强大并且能够很好地进行预...
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2021-08-30 10:38:23
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常见特征提取方法SIFT、SU{过滤}RF和ORB的区别
卷积神经网络是一种特殊类型的人工神经网络，广泛应用于图像识别。这种架构的成功始于 2015 年，当时凭借这种方法赢得了 I
原创
2024-05-18 19:30:59
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