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Scikit-Learn中的特征排名与递归特征消除

获得最重要的特征和最佳特征的数量可以通过特征重要性或特征等级来获得。在本文中，我们将探讨功能排名。 ---- 递归特征消除 消除递归特征所需的第一项是估计器。例如，线性模型或决策树模型。...这些模型具有线性模型的系数，并且在决策树模型中具有重要的功能。在选择最佳数量的特征时，训练估计器，并通过系数或特征重要性选择特征。最不重要的功能已删除。递归地重复此过程，直到获得最佳数量的特征。...在Sklearn中的应用 Scikit-learn使通过类实现递归特征消除成为可能。...---- 自动特征选择 如果我们可以自动选择功能，那么与其手动配置功能数量，不如说是很好。这可以通过递归特征消除和交叉验证来实现。...参考内容： mwitiderrick /具有递归特征消除的代码库

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    数车螺纹的接刀痕如何消除？

    在车削长螺纹时，如果一刀不能解决，需要分段车削，保证精度，这时螺纹间会出现接刀痕，如何解决这个问题呢？...，从而保证切入时不会向工件表面快速扎刀，同时消除了起始加速和收尾减速对螺纹车削的影响。...二、 如何消除螺纹接刀痕 如前所述，接痕出现的根本原因是前后两段螺纹切出切入角之间的误差、Z向定位误差及螺纹插补时的跟踪误差等。...1、程序中采取的措施 (1)在螺纹车削之前的程序段和螺纹收尾的程序段加入准确停止方式指令(G61)，使系统在相应的程序段结束后进行到位检测，以确保刀具准确到达螺纹车削的起始点和螺纹收尾的结束点。...在螺纹车削开始的程序段加入攻丝方式指令(G63)，以避免连续螺纹车削中出现加速和减速。 (2)每次都从正向到达螺纹车削的起始点，以消除反向间隙对接螺纹的影响。

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    allegro如何看元器件的高度

    限高是大部分板子需要考虑的，有的是板子产品的限高，有的是散热器的限高等等。...大部分情况下，我们可以从ic的datasheet或者结构件的规格书找到高度，但是少部分情况下，我们并不清楚或者接触不到，这时候应该怎么办呢？...有个做法，就是看layout工程师建立封装的时候有没有把ic或者结构件的高度信息给放进去。...D:然后在find中勾选shape选项 E:接着选中你的元器件的place_bound_top,便可显示出来你的元器件高度信息。...F:view的3d view的效果图： 注意：有时候使用菜单栏中的view的3d view不能看见立体图，只能看到平面图，这时候应该接着在options里面选中package geometry，再选择

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    DevOps 如何消除了 Ranger 社区的瓶颈

    在以前，团队的瓶颈在团队管理级别上，原因是严格的、瀑布式的流程和高度依赖一个或多个项目经理。在制作、发布和“为什么、做什么、和怎么做”驱动的决定上，项目经理都要介入其中。...另外，缺乏一个实时的指标阻止了团队对他们的解决方案效率的监控，以及对来自社区的关于 bug 和常见问题的关注。 是时候去寻找一些做好这些事情的方法了，更好地实现开发者社区的价值。...下面是从这个转变中观察到的一个列表，排列没有特定的顺序： 自治、掌控和目标是核心。 从可触摸的和可迭代的东西开始 —— 避免摊子铺的过大。 可触摸的和可操作的指标很重要 —— 确保不要掺杂其它东西。...持续不断的、几乎从不结束的转变的一部分。...如果你想去学习更多的关于我们的转变、有益的经验、以及想知道我们所经历的挑战，

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    为什么特征相关性非常的重要？

    数据与特征相关被认为是数据预处理中特征选择阶段的一个重要步骤，尤其是当特征的数据类型是连续的。那么，什么是数据相关性呢？ 数据相关性：是一种理解数据集中多个变量和属性之间关系的方法。...相关性可以帮助从一个属性预测另一个(伟大的方式，填补缺失值)。 相关性(有时)可以表示因果关系的存在。 相关性被用作许多建模技术的基本量 让我们更仔细地看看这意味着什么，以及相关性是如何有用的。...这些相关类型中的每一种都存在于由0到1的值表示的频谱中，其中微弱或高度正相关的特征可以是0.5或0.7。如果存在强而完全的正相关，则用0.9或1的相关分值表示结果。...当它们决定分裂时，树只会选择一个完全相关的特征。然而，其他算法，如逻辑回归或线性回归，也不能避免这个问题，你应该在训练模型之前修复它。 我该如何处理这个问题？ 有多种方法来处理这个问题。...变量之间的相关性并不表示因果关系。任何高度相关的变量都应该仔细检查和考虑。这是一篇(幽默的)德语文章，它使用相关性来证明婴儿是由鹳来接生的理论。

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    决策树2: 特征选择中的相关概念

    0x00 前言 决策树学习算法有三个步骤： 特征选择 决策树生成 决策树剪枝 特征选择，就是决策树的构造过程。 为了找到最优的划分特征，我们需要先了解一些信息论的知识。...（取值是特征A的各个特征值），求得的经验熵。...基于以上特点，在使用增益信息比时，并不是直接选择信息增益率最大的特征，而是现在候选特征中找出信息增益高于平均水平的特征，然后在这些特征中再选择信息增益率最高的特征。...（CART）： 等于给定的特征值的样本集合D1 不等于给定的特征值的样本集合D2 这样就可以对拥有多个取值的特征的二值处理。...这篇文章的标题是《决策树的特征选择》，特征选择也就是选择最优划分属性，从当前数据的特征中选择一个特征作为当前节点的划分标准。

    1.7K10

    如何消除摄影中的运动模糊?

    然而，运动模糊的消除有几个难点： 很难获取到准确的卷积核，因为卷积核跟物体的远近、物体运动的速度方向都有关系。...正如上面所说，Motion Invariant Photograpny的思路是通过将整个图像的模糊程度变均匀，使之与物体的远近、运动速度等都不相关，这样就可以用简单的单一去模糊算法来使得图像变清晰了。...是的，这个思想就是来自于我们之前提到过的波前编码和对焦扫描，不清楚的话可以参看我之前的文章： 38. 对焦扫描技术是如何实现EDOF（扩展景深）的？ 39. 消除失焦模糊的其他几种方法 ?...四、总结 4.1 两种方法的比较 今天我介绍了两种实现消除摄影中运动模糊的技术，一个是利用震颤快门的编码曝光，另外一个则是利用抛物线扫描实现的运动不变摄影。...对焦扫描技术是如何实现EDOF（扩展景深）的？ 39. 消除失焦模糊的其他几种方法 目标物体运动导致的模糊 40. 如何消除摄影中的运动模糊?

    2.5K40

    无需标定，如何编程消除图像的Vignetting(晕影）

    前言： 在我的知识星球中，我正在教大家如何编程实现摄影图像的后期处理与优化。目前我的进度在图像的畸变校正这一部分，如下图所示： 这里我所说的畸变校正包括了两个部分。...仔细看还能发现，上图中中心的阶梯和左右两边的植物本来位于同一物距，有相似的光照条件，但去除晕影前中间的阶梯就是显得要亮一些，旁边的植物就显得黑乎乎的。...而去除晕影后，中心的画面亮度没有大的改变，但周围的像素亮度就提起来了。 有了感性的认识后，我们现在来正式的认识一下它。...光学晕影由光圈遮挡产生 前人研究了很多方法对Vignetting进行建模，并尝试标定相机的Vignetting量，从而消除它。...Vignetting的校正模型 现在我们来思考下如何去除Vignetting，这里我就来引述一下Adobe公司的下面这份文档中的内容 这里，Adobe简单的将Vignetting建模为一个径向衰减模型

    1.1K20

    《流浪地球2》的冷思考：如何消除信息孤岛

    在科技已经进步到地球能在宇宙中“流浪”的未来，仍需牺牲众多“老”宇航员，才能完成任务，原因是全球核武器“串联”同步使用，需要再等“741小时”，进步的科技如何能转化为现实生产力、为人们护航，“741小时...在企业内部，同样存在信息孤岛的发展桎梏。海量内部数据、错综交叉的业务以及多层级的组织架构，企业在梳理业务、提升效能时，却发现虽是“内部”，但“部门墙”的壁垒和鸿沟无法逾越。...随着企业数字化的不断深入和革新，数据等信息孤岛的成本日益明显，数字化的本身即是企业通过不断将业务数据整合从而提升运营效率，如何能够避免出现影片中让人感慨的“741小时”，国内主流的项目管理软件UniPro...以低代码为底层架构的UniPro，可以最简单易用的方式，像搭积木一样实现流程配置，无需懂代码，便可在短时间搭建出匹配自身业务场景的工作流，在系统中实现工作流的自定义、工作项的单个管理、批量管理以及关联管理...、邮件正文以及IM通讯工具中去寻找碎片化的信息，只需登录新享科技用户中心，通过管理“驾驶舱”，系统中打通的数据、汇总的信息、预置的算法，便能提供随时查看全局的服务，帮助管理者随时发现问题、调整决策。

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    大数据能消除在招聘和相关商业行为中的偏见吗？

    翻译|佳灵 校对|孙强 在招聘和相关日常商业行为中，企业正更多地转向大数据。这已经引发了关于偏见是否会被根除的讨论。大数据真的能消除偏见？...有些人说是的，因为算法从本质上讲是数学性的、客观的，不是主观的。另一些人说数据和算法和创建它们的人一样有偏见。 为了更好地评价这个说法，要考虑用来评判人们的大数据类型。...那些得高分的人往往来自比较富裕的家庭，而不是具有更强和更令人满意的个性。人们怎么评判取决于很多因素，包括问题是如何构成的。...它触及到由大学领导的研究，表明计算机算法能够反映出创建它们的人的偏见。特别是关于性别和种族的歧视。 二、如何让大数据成为你的优势 在谈到招募应聘者时，大数据能帮上忙，但是还有很多要做。...那是能找到潜在应聘者的地方，因为他们在那里分享他们的知识，特别是如果有和招聘公司有关的问题。 总结：大数据和人力资源是良好的合作关系。无论如何，它不应该消除所有的商业行为。

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    特征选择介绍及4种基于过滤器的方法来选择相关特征

    特征选择是面试中一个非常受欢迎的问题。 这篇文章能带你了解这方面相关的知识。 为什么要使用特征选择 你熟悉鸢尾花的数据集吗?...采用特征选择方法去除相关特征。此外，将特征空间的维数降至相关特征的子集，可以减少训练的计算量，提高模型的泛化性能。 特征选择是从数据集中删除无关和冗余特征的过程。...从13个特征中，只有3个与目标有很强的相关性(相关特征);RM, PTRATIO, LSTAT。但是，我们只检查了每个单独特征与输出变量的相关性。...由于许多算法，比如线性回归，假设输入特征是不相关的，我们必须计算前3个特征之间的皮尔森r值。...零假设是两个变量是独立的。但是，如果方差值大，则应拒绝原假设。在选择特征时，我们希望提取那些高度依赖于输出的特征。

    1.4K10

    MySQL之如何消除大量的@@session.tx_read_only

    1.发现大量的"select @@session.tx_read_only"     当有好多个线程(我测试时是300个线程)去对数据库进行操作时，用如下命令查看 List-1 show processlist...;     得到的结果如下图1，会发现有大量的"select @@session.tx_read_only"，占了很大一部分，我们是否可以消除它呢？...图1 show processlist的结果 2.这个表示什么     经过google，找到了原因:     JDBC driver每次都要去检查target database是否是isReadOnly...3.出于提升性能的考虑，怎么消除这么多的"select @@session.tx_read_only"呢     最简单的方法是在JDBC url上面加上: List-2 &useLocalSessionState...=true     加上List-2之后，再去show processlist;查看下，会发现之前出现的大量的"select @@session.tx_read_only"消失不见了。

    5.2K40

    前端开发者如何消除代码中的技术债务

    以下是如何从代码中消除技术债务。 译自 How Frontend Devs Can Take Technical Debt out of Code 。 技术债务可以有多种形式。...例如，前端开发者应知道，他们最终从界面展示或获取的大致有5种类型的数据: 机密数据; 高度机密数据; 限制性数据; 内部数据; 公开数据。...你正在谈论一个高度交互的系统，它可能由自然语言处理驱动。所以数据的获取方式非常重要。” 例如，前端开发者需要知道何时使用加密、验证码或注册表单。 “理解开发者的决策如何直接影响组织及其领导也很重要。”...“如何命名变量？公共变量、全局变量、私有变量。” 他还建议采用测试驱动开发。在测试驱动开发中，单元测试是在开发实际代码之前创建的。 “最起码，测试驱动开发是减少功能和用户体验缺陷的一个非常好的策略。”...他还表示，前端还必须考虑自己是否在开发某些内部目的的Web应用，或者面向公众的SaaS应用。可能存在与HIPAA、SOC 2或其他法规相关的合规性问题，他补充说。

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    实战|如何消除又臭又长的if...else判断更优雅的编程？

    最近在做代码重构，发现了很多代码的烂味道。其他的不多说，今天主要说说那些又臭又长的if...else要如何重构。...在介绍更更优雅的编程之前，让我们一起回顾一下，不好的if...else代码 一、又臭又长的if...else 废话不多说，先看看下面的代码。...调用的支付类的实例是直接从ApplicationContext实例中获取的，默认情况下bean是单例的，放在内存的一个map中，所以不会有性能问题。...五、其他的消除if...else的方法 当然实际项目开发中使用if...else判断的场景非常多，上面只是其中几种场景。下面再列举一下，其他常见的场景。...messageEnum.code) { return messageEnum; } } return null; } 对于集合中过滤数据，或者查找方法，java8有更简单的方法消除

    1.1K54

    如何在onCreate中获取View的高度和宽度

    如何在onCreate中获取View的高度和宽度 在开发过程中经常需要获取到View的宽和高，可以通过View.getWidth()和View.getHeight()来得到宽高。...然而新手们经常在onCreate方法中直接调用上面两个方法得到的值是0！ 这是为什么呢？ 因为View绘制是通过两个遍历来完成的，一个measure过程，一个layout过程。...而这一切是发生在onCreate方法之后的。所以在onCreate中直接使用View.getWidth()和View.getHeight()是无法得到正确的值的。...那应该怎么onCreate中获取View的宽高呢?...开发者可以通过View.post()方法来获取到View的宽高，该方法传递一个Runnable参数，然后将其添加到消息队列中，最后在UI线程中执行。

    5.4K20

    如何让高度、宽度不定的容器保持水平、垂直居中

    这个题目似乎解决的办法很多，JS是最能够确保各种浏览器中一致性的，但是仍然可以使用CSS的方式来解决。这个问题分解为两个方面，第一解决左右居中的问题，第二解决上下居中的问题。 1、左右居中。...实际上，这个属性定义的是块级对象内部文字的对齐方式，内部的文字或者图像一般是内联对象。 也许有人会提到，为什么不用 margin:0 auto;这个办法呢？...这是一个好问题，在做居中布局的页面时，这是我们最常用的让DIV容器居中的办法。margin作用于块级元素，而是否作用于其他内敛元素，不同的浏览器有着不同的解释，因此对于左右居中，没有使用这个方法。...上下居中，有两种方法，一种是负margin的办法，这种对于固定宽度的容器，非常的好用。另外一种就是适应于高度不固定的情形，即使用 vertical-align 属性。...在表单元格中，这个属性会设置单元格框中的单元格内容的对齐方式。 3、最后代码 综上，可以得出对于高度、宽度都不固定的容器，如何让其做到水平、垂直居中： 1 <!

    2.6K20

    基于多目标视频图像边缘特征的核相关滤波跟踪算法

    基于多目标视频图像边缘特征的核相关滤波跟踪算法 1、算法原理 多目标捕获视频图像中全部视场内均包括捕获目标,捕获过程中应去除已稳定跟踪的目标,且视频图像内目标的运动存在规律性,视频图像中的随机噪声无规律...该技术利用图像主动轮廓的全部光强信息提取特征,可以有效消除噪声对图像的影响。动态边缘演化技术的能量泛函可表示为： ? !...[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210419111905528.png 式中,(x,y)为待消除噪声图像的坐标,s 为噪声因子,C 为灰度分布信息,p...1.2.2 图像颜色特征的提取 将视频图像梯度角度直方图与颜色信息相结合,获得梯度角度-色度饱和度直方图的颜色特征,并将提取的特征应用于核相关滤波跟踪算法中。...1.3 核相关滤波跟踪算法 在循环移位编码密集采样过程中,结合循环矩阵训练分类器即核相关滤波跟踪算法,通过核方法获取视频图像与分类器间的相关系数[9-14] ,更新后的目标位置即为最大相关系数所处的位置

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