参考:https://www.jianshu.com/p/f3b92124cd2b 互信息 衡量两个随机变量之间的相关性,两个随机变量相关信息的多少. 随机变量就是随机试验结果的量的表示,可以理解为按照某个概率分布进行取值的变量,比如袋子里随机抽取一个小球就是一个随机变量,互信息就是对x和y所有可能 的取值的点互信息的加权和. 点的互信息PMI从互信息中衍生出来的 PMI用来衡量两个事物之间的相关性,公式 在概率论中,当p(x,y) = p(x) * p(y)我们说x于y相互独立.当概率加上lo…

转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/hypothesis_testing_based_feature_selection.html Filter特征选择方法是一种启发式方法,其基本思想是:制定一个准则,用来衡量每个特征/属性,对目标属性的重要性程度,以此来对所有特征/属性进行排序,或者进行优选操作.常用的衡量准则有假设检验的p值.相关系数.互信息.信息增益等.本文基于候选属性和目标属性间关联性的假设检验,依据p值的大小量化各候选属性的重要性…

Posted by c cm on January 3, 2014 特征选择(feature selection)或者变量选择(variable selection)是在建模之前的重要一步.数据接口越来越多的今后,数据集的原始变量.衍生变量会越来越多,如何从中选取subset适用到模型之上在实际数据应用中十分重要. 信息值information value用来做特征选择最常用在计算信用评分卡时,是用来表示每一个变量对目标变量来说有多少"信息"的量. 对于一个分类变量性别,其计算过程如下…

一个主要的跟踪系统包含三个成分:1)外观模型,通过其可以估计目标的似然函数.2)运动模型,预测位置.3)搜索策略,寻找当前帧最有可能为目标的位置.MIL主要的贡献在第一条上. MIL与CT的不同在于后者是通过感知矩阵进行特征提取,而MIL是通过boosting框架来进行特征选择,选择出来的特征(高斯分布)作为分类器用于对采样图像块的筛选,响应最大采样帧即估计目标. 多示例学习考虑的问题就是类别里含有大量难以去除的噪声,其将样本看成包(bag)的形式,一个bag中包含若干示例(即一个样本及其标签f…

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…

1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题: 1. 比如拿到一个汽车的样本,里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征,也有“英里/小时”的最大速度特征,显然这两个特征有一个多余. 2. 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单,里面有三列,一列是对数学的兴趣程度,一列是复习时间,还有一列是考试成绩.我们知道要学好数学,需要有浓厚的兴趣,所以第二项与第一项强相关,第三项和第二项也是强相关.那是不是可以合并第一项和第二项呢? 3. 拿到一个样本,特征非常多,而样例特别少,这样用回归去直接拟合非…

原文  http://dataunion.org/14072.html 主题 特征选择 scikit-learn 作者: Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 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 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我…

看过这篇博客的都应该明白,特征选择代码实现应该包括3个部分: 搜索算法: 评估函数: 数据: 因此,代码的一般形式为: AttributeSelection attsel = new AttributeSelection(); // create and initiate a new AttributeSelection instanceRanker search = new Ranker(); // choose a search methodPrincipalComponents eval…

一.说明 IG是information gain 的缩写,中文名称是信息增益,是选择特征的一个很有效的方法(特别是在使用svm分类时).这里不做详细介绍,有兴趣的可以googling一下. chi-square 是一个常用特征筛选方法,在种子词扩展那篇文章中,有详细说明,这里不再赘述. 二.weka中的使用方法 1.特征筛选代码 package com.lvxinjian.alg.models.feature; import java.nio.charset.Charset; import ja…