相关性过滤 方差挑选完毕之后,我们就要考虑下一个问题:相关性了. 我们希望选出与标签相关且有意义的特征,因为这样的特征能够为我们提供大量信息.如果特征与标签无关,那只会白白浪费我们的计算内存,可能还会给模型带来噪音.在sklearn当中,我们有三种常用的方法来评判特征与标签之间的相关性:卡方,F检验,互信息. 3 卡方过滤 卡方过滤是专门针对离散型标签(即分类问题)的相关性过滤.卡方检验类feature_selection.chi2计算每个非负特征和标签之间的卡方统计量,并依照卡方统计量由高到低

如果你在寻找卡方分布是什么?如何实现卡方检验?那么请看这篇博客,将以通俗易懂的语言,全面的阐述卡方.卡方检验及其python实现. 1. 卡方分布 1.1 简介 抽样分布有三大应用:T分布.卡方分布和$\Gamma$分布.可以简单用四个字概括它们的作用:“以小博大”,即通过小数量的样本容量去预估总体容量的分布情况.这里开始介绍卡方分布.${\chi ^{\text{2}}}$分布在数理统计中具有重要意义.  ${\chi ^{\text{2}}}$分布是由阿贝(Abbe)于1863年首先提出的,

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38440477 转载:https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78930490 转载:https://www.cnblogs.com/wzdLY/p/9649101.html 1.离散的优势: (1)离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性:比如一个特征是年龄>30是1,否则0.如果特征没有离散化,一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰: (2)逻辑回归属于广义线性模

T分布:温良宽厚 本文由“医学统计分析精粹”小编“Hiu”原创完成,文章采用知识共享Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0国际许可协议(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)进行许可,转载署名需附带本号二维码,不可用于商业用途,不允许任何修改,任何谬误建议,请直接反馈给原作者,谢谢合作! 命名与源起 “t”,是伟大的Fisher为之取的名字.Fisher最早将这一分布命名为“Studen

不多说,直接上干货! 特征选择里,常见的有:VectorSlicer(向量选择) RFormula(R模型公式) ChiSqSelector(卡方特征选择). ChiSqSelector用于使用卡方检验来选择特征(降维).即来特征选择. 我这里,采取手动创建.(但是,这仅仅是为了初学者.我不建议,最好用maven) 完整代码 ChiSqSelector .scala package zhouls.bigdata.DataFeatureSelection import org.apache.spa

特征选择(Feature Selection)指的是在特征向量中选择出那些“优秀”的特征,组成新的.更“精简”的特征向量的过程.它在高维数据分析中十分常用,可以剔除掉“冗余”和“无关”的特征,提升学习器的性能. 特征选择方法和分类方法一样,也主要分为有监督(Supervised)和无监督(Unsupervised)两种,卡方选择则是统计学上常用的一种有监督特征选择方法,它通过对特征和真实标签之间进行卡方检验,来判断该特征和真实标签的关联程度,进而确定是否对其进行选择. package Spark

在做文本挖掘,特别是有监督的学习时,常常需要从文本中提取特征,提取出对学习有价值的分类,而不是把所有的词都用上,因此一些词对分类的作用不大,比如“的.是.在.了”等停用词.这里介绍两种常用的特征选择方法: 互信息 一个常用的方法是计算文档中的词项t与文档类别c的互信息MI,MI度量的是词的存在与否给类别c带来的信息量. 卡方是基于显著统计性来选择特征的,因此他会比MI选出更多的罕见词项,而这些词项对分类并不靠谱. 虽然卡方和互信息的出发点不同,但它们的准确性却相差不多,因为大部分文本分类问题中,

  一.公式 卡方检验的基本公式,也就是χ2的计算公式,即观察值和理论值之间的偏差   卡方检验公式 其中:A 为观察值,E为理论值,k为观察值的个数,最后一个式子实际上就是具体计算的方法了 n 为总的频数,p为理论频率,那么n*p自然就是理论频数(理论值) 二.相关概念 卡方分布:可以看出当观察值和理论值十分接近的时候,也就是我们做的假设是正确的时候,χ2的值就越趋近于0,也就是说我们计算的偏差越小,那么假设值就越可能是对的,反之偏差值越大,假设值就越不准确.那么到底多大才算不准确,有没有个衡

RGBHistogram: 分别计算把彩色图像的三个通道R.G.B的一维直方图,然后把这三个通道的颜色直方图结合起来,就是颜色的描写叙述子RGBHistogram. 以下给出计算RGBHistogram的代码: <span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:18px;">#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/img

本节内容: 1:相关分析 2:卡方分析 一.相关分析 相关系数: 皮尔逊相关系数:一般用来计算两个连续型变量的相关系数. 肯德尔相关系数:一个连续一个分类(最好是定序变量) 斯皮尔曼相关系数:2个变量无论连续还是分类都可以,但斯皮尔曼是非参数的,会损失信息,尽量不用 肯德尔:是秩的相关 要先对x和y进行排序,再计算x-y的商 #对异常值是不敏感的,异常值x是10000,排秩那他也就是4 ##研究的是收入和信用卡消费水平是否相关 散点图矩阵: 二.卡方分析 研究的是 分类跟分类之间的数据

差异研究的目的在于比较两组数据或多组数据之间的差异,通常包括以下几类分析方法,分别是方差分析.T检验和卡方检验. 三个方法的区别 其实核心的区别在于:数据类型不一样.如果是定类和定类,此时应该使用卡方分析:如果是定类和定量,此时应该使用方差或者T检验. 方差和T检验的区别在于,对于T检验的X来讲,其只能为2个类别比如男和女.如果X为3个类别比如本科以下,本科,本科以上:此时只能使用方差分析. 进一步细分 三种方法的具体分类汇总 1)方差分析 根据X的不同,方差分析又可以进行细分.X的个数为一个时

数学公式思路: 代码: 使用典型的pandas进行的逻辑操作 同时也指针对了pandas https://github.com/renfanzi/python3_Variance_Chisquare.git

Python面向对象的初始 面向过程的程序设计的核心是过程(流水线式思维),过程即解决问题的步骤,面向过程的设计就好比精心设计好一条流水线,考虑周全什么时候处理什么东西. 优点是:极大的降低了写程序的复杂度,只需要顺着要执行的步骤,堆叠代码即可. 缺点是:一套流水线或者流程就是用来解决一个问题,代码牵一发而动全身. 应用场景:一旦完成基本很少改变的场景,著名的例子有Linux內核,git,以及Apache HTTP Server等. 面向对象的程序设计的核心是对象(上帝式思维),要理解对象为何物

1.封装: 封装就是对类和对象的成员访问进行限制,设定可以访问的方式和不可以访问的方式. 分类: 私有化的封装:当前类/对象种可以使用,类/对象外和子类/对象都不可以用 受保护的封装:当前类/对象和子类/子类对象可以使用门,类/对象外不可以使用 公共的封装:任何位置都可以访问! 例: class Father: #属性 sex = '男' age = 48 #私有化封装 #标志就是在属性或者方法前加两个下划线 __wife = '肤白貌美大长腿~' #受保护的封装 #加一个下划线 _money

在最近刷今日头条以及其他媒体软件时,经常会发现一些AI换脸的视频,于是我想,可不可以自己实现一个可以进行人脸识别的软件程序.我的具体流程是先配合python网络爬虫先进行万张PubFig人脸公共图片的爬取,分析出图片具体特征,然后再配合机器学习的OpenCV视觉库进行软件的构建.有一篇Github的文章讲得很详细,大家可以参考:https://github.com/Hironsan/BossSensor. 前几篇博客先向大家讲解如何爬取PubFig人脸数据,然后本片的话先用一些动漫人脸图片,向大

#继承 #object 基类,是python定义的所有类的父类 #经典类:不继承object的类称作经典类 #新式类:继承object的类称作新式类 #python 3.x统一为新式类 #经典类是类对象,新式类是类型对象 #经典类的继承是按照继承的顺序进行继承的 #新式类是按照修改的优先级来继承,越后修改优先级就越高. class Parent:                                 #定义一个父类 def __init__(self): self.age = 0 de

目标: 以特定语言技术为关键字,爬取八戒网中网站设计开发栏目下发布的任务相关信息 需求: 用户通过设置自己感兴趣的关键字或正则表达式,来过滤信息. 我自己选择的是通过特定语言技术作为关键字,php.java和python. 注意:如果不选用正则表达式,就会把javascript也爬进来,那前端的信息就比较多了. 为什么要使用多线程: 网络烂,读网页时很容易阻塞,这个时候后面的工作都得等: 在保存页面时,有对硬盘I/O的需求,如果阻塞了也得等. 实现: 0.3个线程.一个线程A负责读取网页,一个线

下面我做的莫名其妙的代码格式化是因为这个 --.-- 首先大致说一下XSS,就是在HTML里插入恶意的javascript代码,使得在该HTML加载时执行恶意代码,达到攻击的目的. 可能存在的地方呢,就是只要是用户能输入的地方那么就可能产生XSS,包括像博客园这种能看到输入形成的HTML的编辑器. 下面是博客园的过滤手段.(注意最后一行) 当然不止这些写法,比如<img src=0 onerror=alert(1)>这些<tag on*=*/>事件,或者说下面这种"借刀杀

http://my.oschina.net/jiemachina/blog/189460 注意替换的这些emoji是标准的表情字符,每个表情本来是2个字节,替换成字符串后,每个表情就变成12个字符了,浪费了很多空间,不过简单,不需要专门写个map一一对应了: 把表情变成字符串 def filter_emoji(desstr,restr=''): ''' 过滤表情 ''' try: co = re.compile(u'[\U00010000-\U0010ffff]') except re.erro

#coding:utf8 #在开发过程中,要对前端传过来的数据进行验证,防止sql注入攻击,其中的一个方案就是过滤用户传过来的非法的字符 def sql_filter(sql, max_length=20): dirty_stuff = ["\"", "\\", "/", "*", "'", "=", "-", "#", ";&

一.封装 1)封装:是面向对象的一大特点:将属性和方法封装在一个抽象类中.外界使用类创建对象,然后让对象调用内部方法.对象方法的细节都被封装在类的内部. class Person():   def __init__(self,name,weight):    # 初始化方法       self.name = name       self.weight = weight   def __str__(self):     # 定义返回方法       return 'my name is %s,