转载:https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 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…

x=[0 1 0 1 2 -1];y=[0 0 1 1 2 -1];z=[-1 1 1 -1 1 1]; %其中,(x,y)代表二维的数据点,z 表示相应点的类型属性. data=[1,0;0,1;2,2;-1,-1;0,0;1,1];% (x,y)构成的数据点 groups=[1;1;1;1;-1;-1];%各个数据点的标签 figure; subplot(2,2,1); Struct1 = svmtrain(data,groups,'Kernel_Function','quadratic',…

机器学习中的算法(2)-支持向量机(SVM)基础 转:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/02/basic-of-svm.html 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 又有很长的一段时间没有更新博客了,距离上次更新已经有两个月的时间了.其中一个很…

不多说,直接上干货! 肯定也有不少博友,跟我一样,刚开始接触的时候,会对这三个概念混淆. 以下是,特征处理.特征提取.特征转换和特征选择的区别! 特征处理主要包含三个方面:特征提取.特征转换和特征选择. 见我下面的博客 机器学习概念之特征提取(Feature extraction) 机器学习概念之特征转换(Feature conversion) 机器学习概念之特征选择(Feature selection)…

前情回顾 机器学习100天|Day1数据预处理100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析100天搞定机器学习|Day3多元线性回归100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归100天搞定机器学习|Day7 K-NN100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机100天搞定机器学习|Day11 实现KNN100天搞定机器学习|Day13-14 SVM的实现100天搞定机器学习|Day15 朴素贝叶斯100天搞定机器学习|Day16 通过内核技…

Spark机器学习库中包含了两种实现方式,一种是spark.mllib,这种是基础的API,基于RDDs之上构建,另一种是spark.ml,这种是higher-level API,基于DataFrames之上构建,spark.ml使用起来比较方便和灵活. Spark机器学习中关于特征处理的API主要包含三个方面:特征提取.特征转换与特征选择.本文通过例子介绍和学习Spark.ml中提供的关于特征处理API中的特征选择(Feature Selectors)部分. 特征选择(Feature Sele…

Spark机器学习库中包含了两种实现方式,一种是spark.mllib,这种是基础的API,基于RDDs之上构建,另一种是spark.ml,这种是higher-level API,基于DataFrames之上构建,spark.ml使用起来比较方便和灵活. Spark机器学习中关于特征处理的API主要包含三个方面:特征提取.特征转换与特征选择.本文通过例子介绍和学习Spark.ml中提供的关于特征处理的API. 特征提取(Feature Extractors) 1.  TF-IDF (Hashin…

原文地址:https://www.jianshu.com/p/6bf801bdc644 特征变换 问题描述 程序实现 # coding: utf-8 import numpy as np from cvxopt import matrix, solvers from sklearn import svm def gen_data(): X = [[1, 0], [0, 1], [0, -1], [-1, 0], [0, 2], [0, -2], [-2, 0]] X = np.array(X)…

背景 支持向量机(SVM)背后的数学知识比较复杂,之前尝试过在网上搜索一些资料自学,但是效果不佳.所以,在我的数据挖掘工具箱中,一直不会使用SVM这个利器.最近,台大林轩田老师在Coursera上的机器学习技法课程上有很详细的讲授SVM的原理,所以机会难得,一定要好好把握这次机会,将SVM背后的原理梳理清楚并记录下来.这篇文章总结第一讲linear hard SVM的相关内容.     最好的分割线 之前有讲过PLA,即在线性可分的数据中,找到一条线,能够区分开正负样本,如下所示: 上面三条线,…

参考:https://blog.csdn.net/iterate7/article/details/78881562 在运用一些机器学习算法的时候不可避免地要对数据进行特征缩放(feature scaling),比如:在随机梯度下降(stochastic gradient descent)算法中,特征缩放有时能提高算法的收敛速度. 什么是特征缩放 特征缩放的目标就是数据规范化,使得特征的范围具有可比性.它是数据处理的预处理处理,对后面的使用数据具有关键作用. 机器算法为什么要特征缩放 特征缩放还…