Pytorch学习（一）一些基础认识相关教程文档Tensor张量对Tensor的认识Tensor的常用基本操作Autograd自动微分对Autograd的认识Autograd的内部机理简单的神经网络CNN对神经网络CNN的简单认识定义网络 相关教程文档Pytorch官方教程传送门 PyTorch中文文档传送门 参考博文Zen_君的简书Tensor张量对Tensor的认识其实标量，向量，矩阵它们三
googlenet注意：每个分支所得的特征矩阵高和宽必须相同1.inception块的引入（1）alexnet引入ReLu（缓解梯度消失），隐层全连接层后加入了丢弃层 （2）vgg出现卷积层组合成块（通过堆叠三个33卷积核来代替55卷积核需要的参数） （3）nin模型出行1*1卷积，丢弃全连接层 （4）googlenet全部结合，inception块，从四个路径从不同层面抽取信息，然后在输出通道维
# 特征选择的Python实现
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教你如何实现特征选择的过程。特征选择是机器学习中非常重要的一步，它能够帮助我们从大量的特征中选择出对目标变量有重要影响的特征，提高模型的性能和效率。
## 流程概述
下面是特征选择的整个流程，我们将一步一步地进行实现：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 特征选择方
原创
2023-08-03 06:33:38
157阅读
随机森林： 理解：多棵决策树（CART树）组合而成，分类问题：每棵树投票找最高票；回归问题：每棵树的值求和取平均。特点：随机森林基于Bagging ，所以每次训练随机从总数据DD中
选择NN条数据，N<DN<D。每次
选择的
特征是从总特数PP中，随机
选择QQ个
特征，通常Q<PQ<P。重复MM次，生成MM棵树。 通过这种每次随机数据，随机
特征的方式进行建树。优点：&n
转载
2024-04-17 18:07:55
112阅读
特征选择过程与方法1. 特征选择过程2. 特征选择方法2.1.搜索策略2.1.1. 全局最优搜索策略2.1.2. 启发式搜索策略2.1.3. 随机搜索策略2.2. 评价函数2.2.1. 距离度量2.2.2. 一致性度量2.2.3. 依赖性度量2.2.4. 信息度量2.2.5. 分类误差度量2.3. 终值条件2.4. 结果验证 1. 特征选择过程特征选择是从原数据的特征集合中寻找一个目标子集，使其
转载
2023-11-28 09:44:43
103阅读
目录1 遗传算法特征选取基本原理2. 适应度函数选择和环境要求（1）适应度函数选择（2）依赖的第三方工具包3. python实现1 遗传算法特征选取基本原理遗传算法特征选择的基本原理是用遗传算法寻找一个最优的二进制编码, 码中的每一位对应一个特征, 若第i位为“1”, 则表明对应特征被选取, 该特征将出现在估计器中, 为“0”, 则表明对应特征未被选取,该特征将不出现在分类器中。其基本步骤为:(1
转载
2023-09-19 22:19:56
353阅读
使用诸如梯度增强之类的决策树方法的集成的好处是，它们可以从训练有素的预测模型中自动提供特征重要性的估计。 在本文中，您将发现如何使用Python中的XGBoost库来估计特征对于预测性建模问题的重要性，阅读这篇文章后，您将知道：如何使用梯度提升算法计算特征重要性。
如何绘制由
转载
2024-07-18 06:46:21
106阅读
# 用PyTorch实现Haar特征的指南
Haar特征是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取方法，广泛应用于人脸检测等任务。本文将引导你一步一步地用PyTorch实现Haar特征提取，旨在帮助刚入行的小白开发者掌握基本技术。
## 实现流程
我们将整个实现过程拆分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
原创
2024-09-24 03:58:32
49阅读
## XGBoost Python实现特征选择
### 引言
特征选择是机器学习和数据挖掘中一个重要的步骤。它的目的是从原始数据中选择出最具有预测能力的特征，以提高模型的性能和泛化能力。在特征选择中，我们需要评估每个特征对于模型的贡献程度，并选择出最重要的特征。
XGBoost是一个强大的机器学习算法，它在多个机器学习竞赛中取得了很好的成绩。XGBoost提供了一种基于梯度提升树的方法，能够
原创
2023-09-17 11:10:37
561阅读
问题在数据处理中经常会遇到特征太多造成的计算负担和一些其他的影响，如过拟合等，不但使得预测结果不准确，还消耗计算时间。所以特征选择就显得非常重要了。特征选择：从给定的特征集合中选取出相关特征子集的过程成为“特征选择”。通过这一操作，不仅能够减少特征的维度，也能得到更能体现目标值的几个特征。在周志华的《机器学习》中第十一章对于特征选择也是有所提到。在文章中大佬对于特征选择的方法分为三类：过滤式（fi
转载
2024-04-03 20:16:22
125阅读
1 特征融合【学习资源】图像处理-特征融合：相加、拼接、Attention1.1 底层特征/高层特征低层特征：低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征：高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。1.2 早融合/高融合/Attention融合早融合(Early fusion): 先融合多层的特征，然后在融合
转载
2024-05-24 20:35:14
67阅读
2013年Zeiler和Fergus发表的《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》 早期LeCun 1998年的文章《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》中的一张图也非常精彩，个人觉得比Zeiler 2013年的文章更能给人以启发。从
特征选择是选择相关特征的子集用于机器学习模型构建的过程,数据越多，结果就越好，这并不总是事实。包含不相关的特征(对预测没有帮助的特征)和冗余的特征(与他人无关的特征)只会使学习过程不堪重负，容易导致过度拟合。 特征选择的好处：不同的特征子集为不同的算法提供了最佳性能。所以它和机器学习模型训练不是一个单独的过程。因此，如果我们要为线性模型选择特征，最好使用针对这些模型的选择程序，如回归系数
转载
2024-03-18 10:03:44
196阅读
特征选择的一般过程：1.生成子集：搜索特征子集，为评价函数提供特征子集2.评价函数：评价特征子集的好坏3.停止准则：与评价函数相关，一般是阈值，评价函数达到一定标准后就可停止搜索4.验证过程：在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性1.生成子集搜索算法有 完全搜索、启发式搜索、随机搜索 三大类。（1）完全搜索<1>宽搜(Breadth First Search)：时间复杂度高，不实用
转载
2024-05-05 17:50:56
84阅读
特征工程：特征选择，特征表达和特征预处理。1、特征选择 特征选择也被称为变量选择和属性选择，它能够自动地选择数据中目标问题最为相关的属性。是在模型构建时中选择相关特征子集的过程。 特征选择与降维不同。虽说这两种方法都是要减少数据集中的特征数量，但降维相当于对所有特征进行了重新组合，而特征选择仅仅是保留或丢弃某些特征，而不改变特征本身。降维常见的方法有PCA，SVD，萨蒙映射等，特征选择是丢
转载
2024-05-13 15:38:13
343阅读
# PyTorch实现CNN提取图像特征
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）因其在图像分类、物体检测和图像生成等任务中的出色表现而备受关注。本文将探讨如何使用PyTorch实现CNN模型来提取图像特征，并提供相关的代码示例。
## 1. 什么是卷积神经网络？
卷积神经网络是一类深度学习模型，专门用于分析图像及其特征。CNN通过局部连接、权重共享和多层结构来减少参数的数量，从而提高模型的
特征降维方法包括：Lasso，PCA，小波分析，LDA(Linear Discriminant Analysis线性判别分析)，LDA(Latent Dirichlet Allocation潜在狄利克雷分配)，奇异值分解SVD，拉普拉斯特征映射，深度学习SparseAutoEncoder，局部线性嵌入LLE，等距映射Isomap，word2vec。1. LASSO通过参数缩减达到降维的目的。LAS
特征选择就是从原始特征中选取一些最有效的特征来降低维度,，提高模型泛化能力减低过拟合的过程，主要目的是剔除掉无关特征和冗余特征，选出最优特征子集；常见的特征选择方法可以分为3类：过滤式（filter）、包裹式（wrapper）、嵌入式（embedding）。1.过滤式filter：通过方差选择法、相关系数法、卡方检验法、互信息法来对特征进行评分，设定阈值或者待选择的阈值的个数来选择；1.1方差选择
原创
2021-03-02 10:22:55
5259阅读
文章目录一、特征选择 - 背景二、特征选择方法三、过滤法3.1 特征选择—方差选择法3.2 特征选择—相关系数法3.3 特征选择—卡方检验四、包装法4.1 特征选择—递归特征消除法五、嵌入法5.1 特征选择—基于惩罚项的特征选择法5.2 特征选择—基于树模型的特征选择法 一、特征选择 - 背景当做完特征转换后，实际上可能会存在很多的特征属性，比如：多项式扩展转换、文本数据转换等等，但是太多的特征
# Python随机森林实现特征选择的指南
在机器学习中，特征选择是一种重要的数据预处理方法，它有助于提高模型的性能和可解释性。随机森林是一种强大的集成学习模型，常用于特征选择。本篇文章将逐步指导你如何使用Python的随机森林进行特征选择。
## 步骤流程
下面是实现特征选择的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------
