Abstract • 使用自表示模型提取特征间的关系,结构保留约束来保持数据的局部流形结构: 1  Introduction • Contributions: (1)提出基于自表示模型的特征选择: (2)一个结构保留约束添加到目标函数来保留数据的局部流形结构,所以模型同时局部结构学习和特征选择: (3)一个有效的交替迭代算法被提出,收敛性能被证明: (4)实验结果表明算法的优越性. 2  Related work • 无监督特征选择算法有三种:filter, wrapper, embedded:…

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…

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…

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…

来源:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning b…

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…

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…

Stabilize an Unsupervised Feature Learning for LiDAR-based Place Recognition Peng Yin, Lingyun Xu, Zhe Liu, Lu Li, Hadi Salman, Yuqing He Abstract— Place recognition is one of the major challenges for the LiDAR-based effective localization and mappin…

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…