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
转载
2024-05-21 06:24:55
162阅读
病毒检测的方法
在与病毒的对抗中，及早发现病毒很重要。早发现，早处置，可以减少损失。检测病毒方法有：特征代码法、校验和法、行为监测法、
软件
模拟法。这些方法依据的原理不同，实现时所需开销不同，检测范围不同，各有所长。
特征代码法
特征代码法被早期应用于SCAN、CPAV等着名病毒检测工具中。国外专家认为特征代码法是检测已知病毒的最简单、开销最小的方法。
特征代码法的实现步
转载
2024-01-05 20:14:32
3阅读
Introduction 介绍 Feature selection is the selection of reliable features from the bundle of large number of features. Having a good understanding of feature selection/ranking can be a great asset for a
转载
2023-12-11 11:58:56
62阅读
## 基于幂法求解矩阵最大特征值特征向量
幂法（Power Iteration）是一种简单且有效的算法，用于求解矩阵的最大特征值及其对应的特征向量。接下来，我们将逐步讲解如何在Python中实现这一算法，并通过伪代码及实际代码示例让你深入理解每一个细节。
### 流程概览
下面的表格简要概述了幂法实现的核心步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
matlab机器学习算法-回归分析一、回归问题二、模型定义三、代价函数四、梯度下降方法实现线性回归1、梯度下降法原理2、模型求解五、正规方程法1、原理2、matlab实现： 一、回归问题回归问题是指研究某一因变量 y 与另一组变量（x1，x2，…，xk）之间的关系统计分析方法，在机器学习中，x 通常也被称为特征变量，特征变量的好坏对最终模型的准确性有较大的影响。二、模型定义其中x0恒为1，用来表
转载
2024-05-22 19:17:06
57阅读
1、工程实践中有多种振动问题，如桥梁或建筑物的振动，机械机件的振动，飞机机翼的颤动等，还有一些稳定性分析及相关性分析问题，都可以转化为求矩阵特征值与特征向量的问题。2、幂法是求矩阵最大模的特征值和相应特征向量的有效而简单的方法，特别适用于大型矩阵或稀疏矩阵，也是计算矩阵谱半径的有效方法，但是它的收敛速度是线性的，一般使用原点位移法或者Aitken外推加速技术加速收敛。方法提出——设n x n阶实矩
转载
2024-05-15 20:13:27
411阅读
滑窗法构建特征在Python中的应用是时间序列建模和机器学习中的常见问题。通过滑窗法，我们可以方便地从连续的数据序列中提取特征，帮助我们更好地进行数据分析和模型训练。接下来，我将记录下我解决滑窗法构建特征的整个过程，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和迁移指南等内容。
```mermaid
mindmap
root
环境预检
- Python 3.x
特征点提取与匹配在计算机视觉中是一个很重要的环节。比如人脸识别，目标跟踪，三维重建，等等都是先提取特征点然后匹配特征点最后执行后面的算法。因此学习特定点提取和匹配是计算机视觉中的基础。本文将介绍FAST特征点提取与匹配算法的原理，并使用Python不调用OpenCV包实现FAST特征点提取算法。特征点提取到底是提取的是什么？答：首先，提取的是角点，边缘。提取角点可以进行跟踪，提取边就可以知道图像发
概念首先看一下维基百科中关于特征选择的介绍：在机器学习和统计学中，特征选择 也被称为变量选择、属性选择 或变量子集选择 。它是指：为了构建模型而选择相关特征（即属性、指标）子集的过程。在机器学习中，每个特征对于目标类别的影响并不相同，所以需要从特征集中挑选出一组最具统计意义的特征子集，把其他无用数据删掉，达到降维的目的。特征选择的目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)
做一个完整的机器学习GUI框架，需要考虑诸多可能出现的场景，未能及时更新，完整的算法构建与评估仍需后续展示。目前在做一些特征选择及可解释AI的一些相关工作，而后期这也将成为GUI的重要部分。本文将以过滤式特征为主线，对其原理及实战展开介绍，希望能提供理解。为什么需要特征选择？特征选择，也称特征子集选择，是指从M个特征中选择N个特征使得模型预测性能有所提升，同时，降低特征维度，使得模型的计算效率大幅
1.直接法的引出特征点估计相机运动的方法，主要是在关键点和描述子的计算非常耗时；而且在纹理信息比较少的情况下，特征点的数量会明显减少。
解决方案：
1.保留特征点，只计算关键点，不计算描述子，然后使用光流法跟踪特征点的运动，从而实现特征点的匹配。
2.只计算关键点，不计算描述子。使用直接法计算下一时刻特征点的位置，从而实现特征点的匹配。第一种方法，是把特征点匹配换成光流法，估计相机运动时仍然采用对
幂法的主要作用是求矩阵的主特征值，这种方法特别适用于求大型稀疏矩阵。定理:设A∈有n个线性无关的特征向量，主特征值满足>·····，则对任意非零初始向量(0),按照下述方法构造的向量序列{}，{}： (P.S)过程迭代讲解：第一步：定义一个初始规范化向量。第二步：初始规范化向量与矩阵A相乘得到一个结果矩阵第三步：取结果矩阵的最大值，即({})第四步：将初始规范化向量除以矩阵的最大值
1、什么是线性回归？线性回归模型的基本原理和假设。线性回归是一种广泛用于统计学和机器学习中的回归分析方法，用于建立自变量（特征）与因变量（目标）之间的线性关系模型。线性回归的基本原理是寻找一条直线（或者在多维情况下是一个超平面），以最佳地拟合训练数据，使得模型的预测与真实观测值之间的误差最小化。下面我们来详细解释线性回归的基本原理和假设。简单线性回归模型：y = β0 + β1x + ε多元线性回
转载
2024-08-10 17:16:34
46阅读
幂法求解矩阵特征值及特征向量
【算法原理】
幂法是通过求矩阵特征向量来求出特征值的一种迭代法.其基本思想是:若我们求某个n阶方阵A的特征值和特征向量,先任取一个初始向量X(0),构造如下序列:
X(0) ,X(1) =AX(0)&nbs
转载
2024-07-12 15:34:48
93阅读
幂法是通过求矩阵特征向量来求出特征值的一种迭代法，本文使用C++对其进行实现
幂法求解矩阵特征值及特征向量【算法原理】幂法是通过求矩阵特征向量来求出特征值的一种迭代法.其基本思想是:若我们求某个n阶方阵A的特征值和特征向量,先任取一个初始向量X(0),构造如下序列: X(0
转载
2023-07-08 21:52:56
134阅读
一、正则化 1.L1/Lasso L1正则方法具有稀疏解的特性，因此天然具备特征选择的特性，但是要注意，L1没有选到的特征不代表不重要，原因是两个具有高相关性的特征可能只保留了一个，如果要确定哪个特征重要应再通过L2正则方法交叉检验。 举例：下面的例子在波士顿房价数据上运行了Lasso，其中参数al
转载
2019-07-01 10:44:00
532阅读
2评论
前言从这里开始，我会不定期的更新一些人脸识别的有趣算法和小demo算法，源码也会开放出来，自己在学习的过程中希望也能帮助到公众号中对这方面感兴趣的小伙伴，无论是从源码角度，还是从原理角度，我说清楚了，对在看的你有帮助就是我最大的幸福。人脸识别的需要的数据集可以自己制作，也可以从网上免费下载。我这里选了人脸识别中入门级别的一个数据集ORL人脸库，不得不说，我是在下载的这个库，花了我7个金币来着。我把
原创
2022-04-19 14:19:42
632阅读
1. 前向搜索 每次增量地从剩余未选中的特征选出一个加入特征集中，待达到阈值或者 时，从所有的 中选出错误率最小的。过程如下： 初始化特征集 为空。 扫描 从 到 如果第 个特征不在 中，那么特征 和 放在一起作为 (即 )。 在只使用 中特征的情况下，利用交叉验证来得到 的错误率。 从上步中得到的
转载
2019-07-01 18:45:00
403阅读
2评论
# 互信息法特征选择
在机器学习和数据分析中，特征选择是一个重要的步骤。它有助于提高模型的性能和可解释性。互信息法作为一种有效的特征选择方法，能够帮助我们选择与目标变量相关性高的特征，降低噪声，提高模型的准确性。本文将介绍互信息法的基本原理，并通过Python代码示例展示如何实现特征选择。
## 互信息法简介
互信息（Mutual Information, MI）是用来衡量两个随机变量之间依
# 熵值法特征筛选在R语言中的应用
在数据分析领域，特征选择是一项至关重要的任务。通过去除冗余和无关的特征，我们可以提高模型的性能和可解释性。熵值法作为一种常用的特征选择技术，可以帮助我们在处理高维数据时降低维度。本文将介绍熵值法的基本原理以及如何在R语言中实现这一方法。
## 熵值法的基本原理
熵值法基于信息论的概念，主要通过计算特征的不确定性来进行筛选。熵越高，意味着特征的信息越丰富，反
