中文原文链接:http://www.cnblogs.com/AHappyCat/p/5318042.html 英文原文链接: An Introduction to Feature Selection 下面的中文译文侧重从原理上进行解释,但是在实际的应用中往往侧重的是实现过程, 可以看考这个链接,描述的比较详细,需要细细的学习:http://blog.csdn.net/bryan__/article/details/51607215 [中文原文] 你需要哪些特征来构建一个预测模型? 这是一个困难的…
An example showing univariate feature selection. Noisy (non informative) features are added to the iris data and univariate feature selection(单因素特征选择) is applied. For each feature, we plot the p-values for the univariate feature selection and the cor…
原文:http://www.cnblogs.com/xbinworld/archive/2012/11/27/2791504.html 机器学习-特征选择 Feature Selection 研究报告 注: 这个报告是我在10年7月的时候写的(博士一年级),最近整理电脑的时候翻到,当时初学一些KDD上的paper的时候总结的,现在拿出来分享一下. 毕竟是初学的时候写的,有些东西的看法也在变化,看的人可以随便翻翻,有错指正我. 重点部分:是第3章和第4章对应的两篇paper,具体可以在参考文献里找…
參考:JMLR的paper<an introduction to variable and feature selection> we summarize the steps that may be taken to solve a feature selection problem in a check list: 1. Do you have domain knowledge? If yes, construct a better set of "ad hoc" fea…
本博客是针对周志华教授所著<机器学习>的"第11章 特征选择与稀疏学习"部分内容的学习笔记. 在实际使用机器学习算法的过程中,往往在特征选择这一块是一个比较让人模棱两可的问题,有时候可能不知道如果想要让当前的模型效果更好,到底是应该加还是减掉一些特征,加又是加哪些,减又是减哪些,所以借着对这一章内容的学习,希望可以在文末解决这个疑惑. 目录 子集搜索与评价 子集搜索(subset search) 子集评价(subset evaluation) 过滤式选择 包裹式选择 嵌入式…
在做单细胞的时候,有很多基因属于noise,就是变化没有规律,或者无显著变化的基因.在后续分析之前,我们需要把它们去掉. 以下是一种找出highly variable gene的方法: The feature selection procedure is based on the largest difference between the observed coefficient of variation (CV) and the predicted CV (estimated by a no…
python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 原文链接 https://www.kdnuggets.com/2017/06/practical-importance-feature-selection…
Abstract • 从图正则数据重构方面处理无监督特征选择: • 模型的思想是所选特征不仅通过图正则保留了原始数据的局部结构,也通过线性组合重构了每个数据点: • 所以重构误差成为判断所选特征质量的自然标准. • 通过最小化重构误差,选择最好保留相似性和判别信息的特征: 1  Introduction  • 目前有两大类无监督特征选择算法:Similarity preserving 和 clustering performance maximization:Similarity preserv…
main idea: 计算每一个feature的重要性,选取重要性前k的feature: 衡量一个feature重要的方式:如果一个feature重要,则在这个feature上加上noise,会对最后performance影响很大. 1.feature selection的含义及优缺点 去除冗余的特征(比如,年龄和出生年月两个特征,根据出生年月能计算出年龄) 无关的特征(研究病人的病情,和他的医保类型没有关系) 优点(选好特征后): a. 效率(feature变少,维度变低) b. 泛化(坏的特…
一.特征选择可以减少过拟合代码实例 该实例来自机器学习实战第四章 #coding=utf-8 ''' We use KNN to show that feature selection maybe reduce overfitting ''' from sklearn.base import clone from itertools import combinations import numpy as np from sklearn.model_selection import train_t…