【线性代数】第四章：特征值与特征变量4.1 特征值与特征向量的概念与计算4.2 特征值与特征向量的性质4.3 相似矩阵与方阵的对角化 4.1 特征值与特征向量的概念与计算特征值与特征向量：设A是n阶方阵，若存在数和非零向量使得，则称为方阵A的特征值，是对应于的特征向量。注意特征向量首先是非零向量，对于任意也是A对应于的特征向量，因此方阵A对于的特征向量有无限多个；若是A的对应于的特征向量且，则也
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2024-04-06 14:03:54
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时间特征时间信息是极其敏感的信息，我们在数据竞赛中看到分数前后排出现较大gap的时候，第一时间需要考虑的就是时间信息，时间特征在很多竞赛中，往往可以决定排名的走势，那么当我们拿到时间相关的特征时，该如何进行思考，构建强有力的特征呢？
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2022-04-22 23:37:07
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特征选择方法目的：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方法：一、方差选择法。（from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold） a. 特征值需为离散型变量，若是连续型，需要连续变量离散化。b. 最简单。实用性差。可作为特征选择预处理。 问：为什么方差可以用来选择特征？&nb
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2023-12-07 07:39:25
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有序类别特征有序类别特征，故名思意，就是有相对顺序的类别特征。例如： 年龄段特征："1-10,11-20,21-30,31-40"等年龄段； 评分特征："high,medium,low"； 有序类别特征和无序的类别特征有些许区别，例如Label编码等
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2022-04-22 23:32:24
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【译文】特征选择方法导论（如何选取合适的变量） 作者 SAURAV KAUSHIK 译者 钱亦欣 引言 我时常以参加竞赛的方式来磨练自己的机器学习技能，它能让你更清楚地了解自己的水平。一开始，我以为算法就是机器学习的一切，知道采用哪种模型就能走上人生巅峰。但后来我发觉自己拿衣服了，竞赛的赢家们使用的算法和其他人并无二致。而后，我认为这些人一定有很牛逼的机器，但当我发现有的top选手建模用的仅仅是
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2024-05-24 22:42:32
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数据的特征抽取 现实世界中多数特征都不是连续变量，比如分类、文字、图像等，为了对非连续变量做特征表述，需要对这些特征做数学化表述，因此就用到了特征提取. sklearn.feature_extraction提供了特征提取的很多方法分类特征变量提取我们将城市和环境作为字典数据，来进行特征的提取。sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse = T
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2023-06-08 20:06:54
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特征筛选分类问题中筛选与离散标签相关性较强的连续变量——方差分析基本流程代码实现相关内容特征筛选（关键）回归问题中筛选与连续标签呈线性关系的连续变量——F检验（f_regression）计算过程特征筛选（关键）互信息法（mutual information）离散变量的互信息计算连续变量的互信息计算连续变量与离散变量的互信息计算最近邻计算函数计算过程（关键） 分类问题中筛选与离散标签相关性较强的连
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2024-06-01 14:20:20
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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
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2024-05-13 15:38:13
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首先我们这里先描述下：Python中，变量名类似__x__的，以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的(比如 __doc__, __init__等)，不是private变量，所以，不能用__name__、__sex__这样的变量名定义私有变量。有些时候，你会看到以一个下划线开头的实例变量名，比如_name，这样的实例变量外部是可以访问的，但是，按照约定俗成的规定，
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2024-01-11 10:57:49
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前言数据挖掘中我们经常会遇到高维数据，特别是当我们的特征工程做得比较复杂时，这些特征可能会让我们的模型过拟合，或者很多特征是没有意义，对模型的优化起不到作用，反而会降低模型的运行效率和精度，所以我们需要对我们的特征变量进行筛选，去除掉无意义的特征，尽可能保留少而强的特征。下面是我用得最多的几个方法，也是我个人觉得最实用方法，其他特征筛选方法大家可以自行查阅资料，这里不多介绍。代码中data代表所有
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2024-04-10 07:12:52
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ML之FE：特征工程中的特征拼接处理(常用于横向拼接自变量特征和因变量特征)目录特征工程中的特征拼接处理(常用于横向拼接自变量特征和因变量特征)输出结果实现代码特征工程中的特征拼接处理(常用于横向拼接自变量特征和因变量特征)输出结果<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 768 entries, 0 to 767Data columns (total 9 columns): # Colu
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2021-06-15 18:00:19
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今天给各位小伙伴带来的是sklearn库中的用于特征选择的函数，根据不同的需求，选择不同的特征选择方法。小编在这里总结了常用的几种特征选择方法函数及其用法，大家快快收藏起来吧！特征选择篇1、方差选择法使用方差选择法，先要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。函数：sklearn.feature_selection.VarianceThreshold用法：from
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2024-06-13 06:38:22
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目录定义变量的三个特征(掌握)变量比较(掌握)判断变量值是否相等用判断变量id是否相等定义变量的三个特征(掌握) 对于每个变量，python都提供了这三个方法分别获取变量的三个特征，其中python的内置功能id()，内存地址不一样，则id()后打印的结果不一样，因为每一个变量值都有其内存地址，而id是用来反映变量值在内存中的位置，内存地址不同则id不同。x = 10
print(x) # 获
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2023-12-16 14:28:07
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ML之FE：特征工程中的特征拼接处理(常用于横向拼接自变量特征和因变量特征)目录特征工程中的特征拼接处理(常用于横向拼接自变量特征和因变量特征)输出结果实现代码特征工程中的特征拼接处理(常用于横向拼接自变量特征和因变量特征)
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2022-02-10 14:40:31
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特征处理
一、清洗异常样本偏差检测：聚类、最近邻等基于统计的异常点检测 例如极差，四分位数间距，均差，标准差等，这种方法适合于挖掘单变量的数值型数据。全距(Range)，又称极差，是用来表示统计资料中的变异量数(measures of variation) ，其最大值与最小值之间的差距；四分位距通常是用来构建箱形图，以及对概率分布的简要图表概述。基于距离
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2024-06-18 07:45:00
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Java线程：新特征-条件变量
条件变量是Java5线程中很重要的一个概念，顾名思义，条件变量就是表示条件的一种变量。但是必须说明，这里的条件是没有实际含义的，仅仅是个标记而已，并且条件的含义往往通过代码来赋予其含义。
这里的条件和普通意义上的条件表达式有着天壤之别。
条件变量都实现了java.util.concurrent.locks.Con
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原创
2009-11-05 15:23:22
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目录一、打印(一)二、判断变量值是否相等用(二)三、判断变量id是否相等(三)对于每个变量，python都提供了这三个方法分别获取变量的三个特征，其中python的内置功能id()，内存地址不一样，则id()后打印的结果不一样，因为每一个变量值都有其内存地址，而id是用来反映变量值在内存中的位置，内存地址不同则id不同。x = 10print(x) # 获取变量的变量值print(id(x))
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2021-04-15 17:52:56
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# Python中的变量三大特征
在编程中，变量是一种重要的概念，它是用来存储数据的命名空间。Python中的变量主要具备三个特征：类型、值和标识。本文将指导您如何通过Python程序来实现这三个特征，并通过一些示例代码加以说明。
## 整体流程
下面的表格为实现“Python变量三大特征”的整体流程提供了一个清晰的概述：
| 步骤 | 描述 |
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“特征值”与“特征向量”中的“特征”译自 “eigen”，意为“特征的”、“自身的”。因而，“特征值”与“特征向量”分别与“eigenvalue”与 “eigenvector”相对应。这两个名词以的形式出现在我们的课本，其中为方阵、 为的特征值、 为属于特征值的特征向量。初学代数，可能很多同学，在面对这个等式时，都有或多或少的困惑：这个等号左边是矩阵和向量的乘积, 右边是数乘向
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2024-06-28 11:21:24
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一、变量1.变量•指在程序执行过程中，可变的量；•定义一个变量，就会伴随有3个特征，分别是内存ID、数据类型和变量值。•其他语言运行完之前，一定要手动把程序的内存空间释放掉。但python解释器是自带内存回收机制的，一旦python程序运行完后，会自动释放内存空间。age=10print(id(age),type(age),age)2.常量•指在程序执行过程中，不可变的量；•一般都用大写字母定义常
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2023-12-02 13:33:30
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