特征选择与稀疏学习（Feature Selection and Sparse Learning）

【特征选择与稀疏学习（Feature Selection and Sparse Learning）】的更多相关文章

特征选择与稀疏学习（Feature Selection and Sparse Learning）

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…

【转】[特征选择] An Introduction to Feature Selection 翻译

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…

[Feature] Feature selection - Embedded topic

基于惩罚项的特征选择法一.直接对特征筛选 Ref: 1.13.4. 使用SelectFromModel选择特征(Feature selection using SelectFromModel) 通过 L1 降维特征 L1惩罚项降维的原理在于保留多个对目标值具有同等相关性的特征中的一个,所以没选到的特征不代表不重要.故,可结合L2惩罚项来优化. (1) [Scikit-learn] 1.1 Generalized Linear Models - from Linear Regression to…

机器学习-特征选择 Feature Selection 研究报告

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…

单因素特征选择--Univariate Feature Selection

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…

highly variable gene | 高变异基因的选择 | feature selection | 特征选择

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…