首先说一下什么是离散化以及连续变量离散化的必要性. 离散化是把无限空间中无限的个体映射到有限的空间中去,通俗点讲就是把连续型数据切分为若干“段”,也称bin,离散化在数据分析中特别是数据挖掘中被普遍采用,主要原因有: 1.算法需要.有些数据挖掘算法不能直接使用连续变量,必须要离散化之后才能纳入计算,在数据挖掘软件中,表面上看可以直接使用连续变量进行计算,实际上在软件后台已经对其进行了离散化预处理. 2.降低异常数据的敏感度,使模型更加稳定.我们知道极端值和异常值会使模型参数拟合的不准确,误差过大

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

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

连续型变量的推断性分析方法主要有t检验和方差分析两种,这两种方法可以解决一些实际的分析问题,下面我们分别来介绍一下这两种方法 一.t检验(Student's t test) t检验也称student t检验(Student's t test),由Gosset提出,主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料.我们在介绍连续变量分布时讲过t分布,t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著. 介绍t检验之前,先说一下Z检验,假设我们已知一个样本

预备知识:决策树 初识ID3 回顾决策树的基本知识,其构建过程主要有下述三个重要的问题: (1)数据是怎么分裂的 (2)如何选择分类的属性 (3)什么时候停止分裂 从上述三个问题出发,以实际的例子对ID3算法进行阐述. 例:通过当天的天气.温度.湿度和季节预测明天的天气 表1 原始数据 当天天气 温度 湿度 季节 明天天气 晴 25 50 春天 晴 阴 21 48 春天 阴 阴 18 70 春天 雨 晴 28 41 夏天 晴 雨 8 65 冬天 阴 晴 18 43 夏天 晴 阴 24 56 秋天

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share  1.自变量进行筛选 IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量. 我们在用逻辑回归.决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题

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MEANS过程 MEAN过程默认输出的统计量有:观测总数.均值.标准差.最大值和最小值.如果要计算其他统计量或其中的某一些统计量,则可在PROC语句中指定统计量的关键字. BY语句规定了分组变量,要求在BY分组内计算描述性统计量 . proc means data=data.bank min p1 q1 mean median q3 p99 max ; run; UNIVARIATE过程 UNIVARIATE过程也可以提供描述统计量的计算,另外还有统计频数.绘制图形和假设检验的功能. 使用UNI

SAS数据挖掘实战篇[二] 从SAS数据挖掘实战篇[一]介绍完目前的数据挖掘基本概念之外,对整个数据挖掘的概念和应用有初步的认识和宏观的把握之后,我们来了解一下SAS数据挖掘实战篇[二]SAS工具的应用.首先来看一下SAS大概的一个软件界面.(这里面实际操作性较强,建议都打开软件,step by step自己操作一遍,印象深刻)操作流程如下:   1 认识 SAS Enterprise Miner 1启动SAS EM 方式1:首先打开SAS,然后在SAS命令栏输入miner,回车即可:   方式

定位: 针对分类利用softmax损失函数,针对定位利用L2损失函数(或L1.回归损失等) 人关节点检测 针对连续变量和离散变量需要采用不同种类的损失函数. 识别: 解决方案: 1.利用滑动窗口,框的大小和位置无法确定,目标检测需要巨大的计算量,pass 2.备选区域 利用区域选择网络ROI,将ROI处理成固定尺寸(与下游网络输入尺寸匹配),经过CNN后利用SVM分类(RCNN也会对输入的边界作补偿或修正) 基于区域选择网络也可以作为修正boundingbox的回归 RCNN的问题: Fast

目录 前言 概述 启发式的理解(重点) 优化问题的定义 个体编码 初始族群的创建 评价 配种选择 锦标赛 轮盘赌选择 随机普遍抽样选择 变异 单点交叉 两点交叉 均匀交叉 部分匹配交叉 突变 高斯突变 乱序突变 位翻转突变 均匀整数突变 环境选择 完全重插入(Pure reinsertion) 均匀重插入(Uniform reinsertion) 精英重插入(Elitist reinsertion) 精英保留重插入(Fitness-based reinsertion) 进化算法的python实现

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/78809853 1.IV值的用途 IV,即信息价值(Information Value),也称信息量. 目前还只是在对LR建模时用到过这两个关键指标,当我们使用决策树时可以通过限制树的深度间接筛选掉一些对于当前任务贡献比较小的变量, 而LR则是给多少变量就使用多少变量(L2正则下).通常我们为了保证模型的有效性以及数据的全面性,在特征工程中会尽可能多的提供特征变量,包括衍生变量,这些衍生变量不会全部进入模型进行训练,否则模型会因为

目录 科技论文的特点 时态的使用 论文的逻辑结构 作者 选择期刊 写作 Title/论文题名 题名 题名的作用 题名基本要求 作者 作者姓名的拼音表达方式 作者单位名与地址的标署 摘要的写作与关键词 摘要 关键词 引言 方法与材料:写作内容 Results:总体要求 The choice between a Figure or a Table 写好科技论文"结果"的十要诀 Discussion-讨论 讨论:基本内容 讨论:注意事项 Conclusion-结论/ISay Acknowle

1)条形图 条形图或许是最常用图形,常用来展示分类(different categories on the x-axis)和数值(numeric values on the y-axis)之间的关系.sometimes the bar heights represent counts of cases in the data set, and sometimes they represent values in the data set(有时条形图高度代表数据集中的频数(count),有时候代表

问题描述 一张 \(N\) 个点无向图,边权都为 \(1\) ,添加若干条边,最小化 \(\sum\limits_{1 \le i \le n,i \in N_{+}}{(a_i-b_i)^2}\). \(b_i\) 是输入的, \(a_i\) 是 \(1\) 号点到 \(i\) 号点的最短路. submit 题解 添加边后, \(a_i\) 不会变小. \(a_i\) 就是离散变量. 原来有边的两个点 \(x,y\) 的最短路长度差值不会超过 \(1\) . \(\mathrm{Code}\)

问题描述 提供中文版本好评,一直以为 Rin 是题目名字... pdf submit 题解 参考了 东营市胜利第一中学姜志豪 的<网络流的一些建模方法>(2016年信息学奥林匹克中国国家队候选队员论文) 读了之后很有感触,这里节选一段话: 最小割模型的本质是将点的集合 \(V\) 划分为两个点集 \(S,T\) ,使得 \(S \in S,T \in T\) ,且 \(S∩T=∅\) 之前对最小割中边权为 \(INF\) 的边,一直理解为不允许被割,现在从另一个角度来认识,就是保证这条边所联通

问题描述 BZOJ3144 LG3227 还想粘下样例 输入: 2 2 2 1 6 1 6 1 2 6 2 6 输出: 6 题解 关于离散变量模型,我不想再抄一遍,所以: 对于样例,可以建立出这样的图 这是一个最小割模型,哪条边满流就代表在这个位置选择了哪个值. 网络流的主要思想就是通过点互化,将限制条件在边上体现出来. 所以比 \([1,r]\) 要再多建立一个点,但是最后增加的一层不能建立横向边 . \(\mathrm{Code}\) #include<bits/stdc++.h> usi

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率,然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类. 之所以称之为"朴素",是因为贝叶斯分类只做最原始.最简单的假设: 1,所有的特征之间是统计独立的; 2,所有的特征地位相同.那么假设某样本x有a1,...,aM个属性 那么有:P(x)=P(a1,...,aM