带自定义标准的前向特征选择
是一种机器学习中的特征选择方法。特征选择是指从原始特征集中选择出最具有代表性和相关性的特征子集，以提高模型的性能和效率。
前向特征选择是一种贪心算法，它从空特征集开始，逐步添加特征，直到达到预设的特征数量或达到某个停止准则。带自定义标准的前向特征选择允许用户根据自己的需求和领域知识定义特征选择的标准，而不是依赖于默认的评估指标。
该方法的步骤如下：
- 初始化：将特征集合设为空集。
- 特征评估：对每个特征进行评估，根据自定义标准计算特征的重要性或相关性。
- 特征选择：选择具有最高评估值的特征，并将其添加到特征集合中。
- 停止准则：根据预设的特征数量或自定义的停止准则判断是否终止特征选择过程。
- 更新特征集合：如果不满足停止准则，则更新特征集合，继续评估和选择特征。
- 返回特征集合：最终返回选择出的特征子集。
带自定义标准的前向特征选择可以根据不同的应用场景和需求进行定制化。例如，在医疗领域中，可以根据医学专家的知识定义特征选择的标准，选择与某种疾病相关性最高的特征。在金融领域中，可以根据风险评估模型的需求，选择与风险相关性最高的特征。
腾讯云提供了一系列与机器学习和数据分析相关的产品和服务，可以支持带自定义标准的前向特征选择的实施。其中，腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）提供了丰富的机器学习算法和工具，可以用于特征选择和模型训练。腾讯云数据智能平台（https://cloud.tencent.com/product/dp）提供了数据处理和分析的能力，可以用于特征评估和数据预处理。此外，腾讯云还提供了云服务器、数据库、存储等基础设施服务，以支持机器学习和数据分析的计算和存储需求。
总结起来，带自定义标准的前向特征选择是一种机器学习中的特征选择方法，可以根据用户的需求和领域知识选择最具有代表性和相关性的特征子集。腾讯云提供了一系列与机器学习和数据分析相关的产品和服务，可以支持该方法的实施。
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对于确定性正向或反向搜索，我习惯于给p-值的阈值链接到与单个特征相关的系数。在makeFeatSelControlSequential在R/MLR 中的文档中，alpha和beta参数描述如下：
alpha (数值(1))：顺序特征选择的参数。前进/增加步骤的改进差的最小要求值。缺省值为0.01。
β(数值(1))：顺序特征选择的参数。向后/移除步骤的改进差的最小要求值。负值意味着您允许略为减少功能的删除。缺省值是-0.001。
然而，目前尚不清楚“改进差异”在这里意味着什么。在下面的示例中，我给出了0作为向后选择的treshold (beta参数)。如果这个参数与p值的阈值有
浏览 1提问于2018-11-15得票数 0
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用于股票预测的特征提取
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我得到了每天20只股票的数据集-- 60天前。这些股票会影响我想要预测的股票x，我也得到了股票x的值。我想创建一个模型来预测股票x，并用10个交叉验证来测试它。我正在寻找要从数据中提取的特征，以便创建模型。有什么想法吗？
浏览 3提问于2020-07-29得票数 0
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我的下一步是尝试在我之前检索到的整组图像中找到同一个人的图像。我偶然看到了AlignedReID:在人的再识别方面超越人的层次性能的报纸，把它读了一遍，发现了一种提供预先训练的举重的它的实施。
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因为我检索到的图像没有标签，所以我想避免再训练任何东西。但我越多地想到它，对我来说就越不可能。
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浏览 0提问于2018-06-28得票数 0
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我有81个特点，我想从其中选择最好的K，这将是最有用的预测标签。有些特性是数字的，有些是序号的，其余的是绝对的。例如，在这种情况下，我应该独立处理不同类型的功能组吗？
例如:选择所有的数值特征，然后建立一个相关矩阵，然后选择那些与标签相关性最好的特征(并且彼此之间的相关性最小)。接下来，获取分类特性，进行卡方检验，并选择最上面的k属性。然后是顺序变量的其他特征选择方法。
最后，我将从每一组中分别获得最优秀的特性。对于大型数据集来说，这是否是一种合适的方法？还是应该使用某种嵌入式方法，比如整个数据集上的随机森林来确定k个最重要的特性？
浏览 3提问于2022-03-11得票数 0
我正在处理一个有太多功能的问题，训练我的模特需要太长时间。我实现了一个前向选择算法来选择特征。
然而，我想知道科学学习是否有一个前向选择/逐步回归算法？
浏览 0提问于2014-08-07得票数 59
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我有一个与其自身有父关系的Category模型：
public function parent()
{
return $this->belongsTo('App\Models\Category', 'parent_id', 'id');
}
以及与FieldCategory的ManyToMany关系
public function fieldcategories()
{
return $this->belongsToMany('App\Models\FieldCategory');
}
并且我有一个Ca
浏览 2提问于2018-08-11得票数 5
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我有一个标签栏控制器，其中包括六个标签栏项目。但问题在于出现了更多按钮，整个视图因此而分散了注意力。那么，如何在标签栏控制器中设置所有六个控制器呢？我不想使用任何自定义的类。
如果我在xib文件中手动创建一个视图。则允许选项卡栏具有六个项目。请看附件中的图片
在上面的图像中，你可以看到一个最喜欢的标签栏控制器，它是在xib中手动创建的，所以如果它是有效的。那么我如何在应用委托中定义的uitabbarcontroller中创建六个tabbaritem。请回复我，不要给出使用外部类或自定义类的建议。
浏览 3提问于2013-12-28得票数 0
3回答
嗨，我有一个大数据集，其中既有字符串，也有数值例如。
用户名(str)，手机(Str)，请求数(Int)，下载数(Int)，.......
我有大约200个这样的专栏。
有没有一种方法/算法可以在特征选择过程中同时处理字符串和整数？或者我应该如何处理这个问题。
谢谢
浏览 1提问于2013-04-08得票数 3
我有一个应用程序，我必须从服务器获得一条消息。服务器以短信的形式发送消息。由于iPhone应用程序无法以编程方式接收SMS，所以我已经注册了一个自定义URL方案，并在消息前加上了自定义URL值，比如ex：mymsg://。
这在大多数情况下都很好。每当手机收到短信，我点击回复按钮，它会带我进入回复状态，原始消息将显示为一个链接，我可以点击它带我到应用程序。由于某种原因，有时这个消息是不可点击的。也就是说，当我单击消息时，它不会启动应用程序，或者只是消息不能单击。然后，如果我重新启动手机，链接再次点击，我可以点击启动我的应用程序的链接。有人知道原因是什么吗？
-chinnadurai
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首先，我对虹膜数据集使用正态logistic回归，它得到了0.977的准确率，第二次对数据集进行预处理时，我得到了0.955的准确率。为甚麽呢？
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import sklearn.metrics as metrics
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我仍然在探索机器学习的这一领域，尽管我知道特征选择和降维之间的区别，但我发现在掌握何时进行特征选择或降维(或两者兼而有之)的概念上存在一些困难。
假设我有一个包含大约40个特征的数据集，那么单独执行降维还是单独进行特征选择是一种好的做法？或者应该有两种方法的混合(即先进行特征选择，然后进行降维-或者反之亦然)？
浏览 1提问于2017-12-16得票数 0
3回答
关于特征选择技术的建议？
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区块报价
我是一名学生，机器学习的初学者。我想做特写
列的选择。我的数据集是50000×370，这是一个二进制分类问题。首先，我用std.deviation = 0删除了列，然后删除了重复列，之后我检查了具有最高ROC曲线区域的前20个特性。PCA的下一步应该是什么？有人能给出一系列的步骤来进行特征选择吗？
浏览 1提问于2016-04-14得票数 0
2回答
我正在做一个关于Java7中新的Fork-Join框架的研究(作为课程要求的一部分)，并分析与传统线程机制相比的性能改进。有哪些分而治之的算法可以保证在新的fork join框架中运行得更快。你能推荐一些我可以用来分析性能差异的重要算法吗？
浏览 1提问于2010-11-25得票数 7
如何在没有第三方库的情况下创建像FaceBook这样的六项标签栏？我试过使用第三方库，但它不能达到我想要的效果。有没有什么我可以学习的信息来制作一个六项标签栏？谢谢。
浏览 2提问于2020-04-01得票数 0
1回答
我试图用36个特性和大量(88%)的零来聚一组数据。这是我在ML的第一份工作，我从K-Means开始，但是对于我选择的任何K，99.5%的数据仍然保留在集群0上。我尝试了一些PCA减少功能，但也出现了同样的问题。有什么办法我可以试试吗？
浏览 7提问于2022-11-07得票数 0
我在一个63*2308矩阵上执行PCA，得到了一个分数和一个系数矩阵。得分矩阵为63*2308，系数矩阵为2308*2308。
如何提取最重要的前100个特征的列名，以便对它们执行回归？
浏览 1提问于2013-04-08得票数 3
我以前也这么做过，但是想不起来我是怎么做到的。
我想在我的vb6集成开发环境工具栏上有一个按钮，它可以带我回到代码中的前一个位置(在我的“历史”中) --这是一个非常有用的特性。
我在我的属性(右键单击)菜单中有它，但在其他菜单中看不到它，我可以将它拖到工具栏中。
有什么想法吗？
浏览 10提问于2011-03-19得票数 3
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我有一个带"dist“字段的点层。我只需要使用字段计算器显示它的最低n个特性的值，这里是否有可用的可用函数?比如SQL中的限制。
浏览 6提问于2022-01-18得票数 -1
3回答
我有点搞不懂“特征选择/提取器/权重”意味着什么以及它们之间的区别。当我读文献的时候，我发现这个词使用得很松散，有时我觉得很失落，我最关心的是--
当人们谈论特征频率时，特征存在-是特征选择吗？
当人们谈论诸如信息增益、最大熵等算法时，它是否仍然是特征选择。
如果我训练分类器--通过一个特征集要求分类器注意文档中单词的位置--人们还会称它为特征选择吗？
谢谢拉胡尔·迪哈
浏览 2提问于2010-01-29得票数 14
我已经创建了一个DynamicArray类，并为它实现了一个迭代器。我的一个.cpp文件接受一个长度为n的DynamicArray，其中填充了随机值，并且应该使用STL DynamicArray对其进行排序。然而，我已经修补了几个小时，每次尝试使用begin()和end()作为参数运行排序时都会得到这个错误：
no type named 'value_type' in 'struct std::iterator_traits<DynamicArray<double>::iterator>'
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浏览 0提问于2016-03-19得票数 2
在下面的C代码片段中，检查是否设置了16位序列的前两位：
bool is_pointer(unsigned short int sequence) {
return (sequence >> 14) == 3;
}
CLion的Clang-Tidy给了我一个“使用带二进制位运算符的带符号整数操作数”的警告，我不明白为什么。unsigned short没有签名还不够吗？
浏览 0提问于2018-05-18得票数 63
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我想知道在以下三种方法中哪种方法是执行属性选择的最佳方法：
使用元分类器
滤波法
本机方法，直接使用属性选择类
我使用的分类器是朴素的贝叶斯。
有人能引导我找到最好的选择吗？
浏览 6提问于2012-03-26得票数 0
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如果我们可以很容易地在TensorFlow中用很少的代码行来生成序列，那么显式前向传播和梯度带又有什么用呢？
浏览 2提问于2022-08-05得票数 2
是否可以在Windows 10上连接到我的自定义BLE外围设备(它实现了非标准服务/特征)并读取/写入GATT特征？可用的技术是什么- Windows 10 SDK，Xamarin？
浏览 2提问于2016-07-27得票数 0
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我目前正试图在双方之间建立一个安全的密钥交换。我有一个很好的PGP的实现，对我的应用程序很好，但我的DH真的很慢，不能很好地工作；所以我在想，也许我可以与PGP进行密钥交换。
我的想法是：
甲方->公钥->乙方
->公开密钥->甲方
甲方生成随机比特，并使用公钥将其发送给乙方。
第二方生成随机比特，并使用公钥将其发送给甲方。
共享密钥=Sha256(第1方随机连接与第2方随机连接)
这里安全吗？(假设Sha256、PGP和随机生成器的实现达到par。
浏览 0提问于2019-09-12得票数 0
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我想从UIButtons中删除所选的状态效果。
当按下时，一个蓝色的胶囊出现在UIButton旁边。
带有新问题的更新
类型为: UIButton的系统选择目标按钮。将UIButton类型更改为自定义后。这一影响被消除了。按下了位于同一视图中的其他按钮。
这是UIButton函数的一部分，如果按下，它应该在这个IBAction中运行代码。两个UIButtons连接到此函数。对于类型system，它选择了正确的UIButton，使用类型自定义，它似乎是随机选择的。
- (IBAction) buttonAction:(id)sender
{
UIBut
浏览 0提问于2019-04-10得票数 1
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我需要在.NET中从某种模板(用于生成合同、发票等)生成..docx/..xlsx文件.我发现了一些关于OpenXML格式的自定义XML部件的信息，以及将这些部分的数据绑定到文档中的信息，这样我就可以简单地从我的自定义XML部件绑定字段.
我的主要问题是-如何将某个文档部件绑定到XML中的集合？例如，我在我的.docx文档中将这个XML作为自定义XML部件：
<Data>
<Name>Superman</Name>
<Collection>
<CollectionItem>
<Data1>1&l
浏览 2提问于2013-08-27得票数 0
我有一个带有微芯片的印刷电路板设备(也有一个蓝牙4.0模块)，我想用我的电脑控制这个印刷电路板。那么，我应该如何在我的PC中创建程序来发送命令到基于BLE4.0的芯片呢？欢迎您的详细回答。
浏览 0提问于2014-05-05得票数 0
我在选项卡条控制器上有足够的选项卡，默认系统功能引入了著名的“.”更多的图标。
这是完全好的，我很高兴的菜单是弹出的时候，你点击它。
但是，我注意到，在从"more“菜单(基本上是幻灯片右侧)中选择一个项目从菜单加载VC时，会发生默认的转换。不幸的是，这也引入了一个滞后的幻灯片“左”，以回到菜单。
我的问题是，如果这是我必须接受的默认行为，或者这是我可以完全删除的东西(理想情况下，没有转换将是我的首选)。
谢谢,
安德鲁
浏览 0提问于2018-01-19得票数 2
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1回答
如何以规范的方式在C++11中定义前向输出迭代器？
根据该标准，forward_iterator只是一个input_iterator。因此，相应的forward_iterator_tag只扩展了input_iterator_tag。如果我们使用std::iterator来定义我们的迭代器，我们用什么标签来定义一个正向输出迭代器呢？
定义同时扩展forward_iterator_tag和output_iterator_tag的私有标记是规范的吗?还是有更好的解决方案？
浏览 3提问于2012-12-28得票数 7
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我正在使用Microsoft框架开发机器人，我有一个用例，我的机器人必须向我的应用程序发送一个自定义上下文信息。我正在考虑像下面这样使用ChannelData。这个占位符正确吗？
Dictionary<string, string> context = new Dictionary<string, string>{
{ "foo","bar" }};
Dictionary<string, object> channelinfo = new Dictionary<string, obj
浏览 3提问于2019-12-09得票数 0
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2回答
我的任务是对要购买的物品进行多类分类。我有一个带有日期时间特性的购买历史数据集。从中我可以设计出许多新的季节性特征：
一年中的时间(季节、月份、习俗)
每月的时间(开始/中期/结束，自定义)
每周的时间(每天，是周末，习惯)
一天中的时间(一天中的一部分、时间、分钟、习惯)
假日/某种特殊的日子，圣诞节等。
自定义意味着功能不一定必须具有相同的时间大小。只要这个特征是“好的”。
我的问题是:如何正确地说出一个/多个特性的“善”？到目前为止的想法：
取一组特征和测量精度指标
获取一组特性并获得特性的重要性
这些方法有效吗?有更多/更好的方法吗？
另外，我如何有效地提出一个理想的组合(我假设真实世
浏览 0提问于2022-09-13得票数 1
我知道特征选择可以帮助我删除可能贡献不大的特征。我知道PCA有助于将可能相关的特征减少为一个特征，从而降低维度。我知道归一化可以将特征转换成相同的尺度。
但是，有没有推荐的顺序来完成这三个步骤呢？从逻辑上讲，我认为应该首先通过特征选择来剔除不好的特征，然后对它们进行归一化，最后使用PCA来降低维数，使特征尽可能相互独立。
这个逻辑正确吗？
额外的问题-在将特征提供给估计器之前，是否还有其他事情要做(预处理或转换)？
浏览 0提问于2017-09-06得票数 14
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如何在中使用RFE？
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我目前使用的是xgb.train(...)，它返回一个助推器，但我想使用RFE来选择最佳的100个特性。返回的助推器不能在RFE中使用，因为它不是sklearn估计器。XGBClassifier是xgboost库中的sklearn api，然而，我无法获得与xgb.train(...)方法相同的结果(roc-auc方法差10%)。我已经尝试过sklearn的助推器，但他们也不能得到类似的结果。我还尝试将xgb.train(...)方法包装在一个类中，以添加sklearn估计器方法，但要更改的方法太多了。有没有什么方法可以把xgb.train(...)和sklearn的RFE一起使用呢？
浏览 2提问于2021-02-22得票数 7
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SimCLR不学习表示
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因此，我试图在一个包含字母表前5个字母的数据集上训练一个具有自定义轻量级ConvNet主干的ConvNet网络(已经使用了ResNet )，其中两个字母是随机选择的，并被放在图像中的随机位置。我不确定在这样的场景中使用什么增强，所以我只使用图像翻译来提供增强样本之间的某种程度的差异。
这听起来是一项极其琐碎的任务，但在建立在冻结的预先训练网络之上的多标签分类器上，它的性能非常差。我很肯定，这是因为学习到的表示的质量很差，而不是线性分类器。显然，这在监督分类器上工作得很好。
我试过的变体：
使数据集具有单字母、随机位置(多类)，性能很好，用随机字母制作数据集，但中心位置相同，性能良好。上面提到的
浏览 1提问于2020-11-21得票数 4
我希望将编码器解码器体系结构定义为两个独立的模型，然后使用nn.Sequential()连接它们，如下面的代码所示。现在，假设我希望将编码器conv4块的输出连接/连接到解码器的deconv1块，作为跳过连接。有没有办法做到这一点，而不把这两个模型(编码器和解码器)合并为一个。我想让他们分开，以便能够使用相同编码器的输出作为多个解码器的输入。
class Encoder(nn.Module):
def __init__(self, conv_dim=64, n_res_blocks=2):
super(Encoder, self).__init__()
浏览 1提问于2020-05-18得票数 0
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2回答
下面的视频演示了如何在MVC应用程序中监控EF执行的sql查询：
他们推荐在mvc5上浏览：
我找不到Azure移动服务的一瞥，那么在Azure移动服务中监控sql查询的最佳方式是什么？
浏览 1提问于2015-04-29得票数 0
2回答
我正在做一个对短文本进行分类的项目。我有一个要求是随着向量化的短文本，我想添加额外的功能，如文本的长度，网址的数量等作为每个输入的功能。
在scikit-learn中是否支持？链接到任何示例笔记本或视频是非常有帮助的。
谢谢，罗米特。
浏览 0提问于2014-03-24得票数 4
我想仅使用每个LabeledPoint中的特征子集在RDDLabeledPoint上训练分类器(这两个都是为了快速调整模型，并在每个LabeledPoint中包括不属于特征的项，如I或评估指标)。我已经搜索了文档，但找不到一种方法来指定应该包括或忽略哪些列。代码如下，我使用的是Spark和MLLib 1.3.1，Scala2.10.4。
如果不可能排除特定的特征，那么在训练过程中忽略的每个数据点中包含一个ID仍然是有帮助的。如有任何帮助，我们不胜感激！
val numClasses = 2
val categoricalFeaturesInfo = Map[Int, Int](5 ->
浏览 1提问于2015-06-10得票数 3
3回答
我有超过六个不同的表，有超过300个特性(属性)。现在，我对选择用于建模的特性的正确方法感到有点困惑。我想到了两个过程
逐个选择属性并计算其对输出的重要性，并将其添加到数据集市中。
从所有表中提取所有特征，计算它们的相关性和重要性，并删除不太重要的特性。
浏览 0提问于2019-02-20得票数 1
我想是这样的，
df (原件)：
index feature1(target column) feature2 feature3 feature4
0 0 1 2 3 4
1 1 1 2 3 4
2 2 1 2 3 4
3 3
浏览 6提问于2022-09-26得票数 0
我试图做一个简单的softmax回归，其中我有特性(2列)和一个热编码的标签向量(两个类别:左=1和右= 0)。我需要标准化的只是特征向量还是标签向量？当我这样做的时候，我所有的零和1都转换成不同的数字，而且我也不知道如何识别谁是左的还是右的。我用的是mxnet和胶子。下面是我如何标准化:标签=(标签-labels.mean()/ (labels.max() -labels.min()
标准化前标签：[0。1.1.1.1。
标签标准化后：[-0.5633803 0.43661973 0.43661973 0.43661973 .
如果我的预测实际上给了我左或右，那么在识别(字符串)之后，我该如
浏览 0提问于2019-07-26得票数 5
我正在努力学习R后，学习SPSS和使用SPSS作为我的统计在几篇论文。我一直在用我的数据来帮助我学习和理解R以及。在我的数据中，我不得不在SPSS中找到一些线性回归，用逐步比较来消除那些不符合模型的变量。我试着将stepAIC和批量包一起使用，因为我认为它是等价的，得到了一些完全不同的输出，以及一些我不明白的东西，我不得不去查找。我的问题是，在SPSS和stepAIC中逐步的区别是什么？(逐步比stepAIC更保守吗？)是否有一种方法可以编写相当于逐步执行的stepAIC代码？还是有不同的包裹可以帮我？
这是我的代码：
mydata <- read.csv("Eric.csv&#
浏览 10提问于2014-07-19得票数 2
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2回答
如果我有一个特征卡路里和另一个特征人数，为什么增加每个人的特征卡路里或增加特征卡路里/10有助于改进测试？我不明白如何在两个特征上执行简单的算术运算来获得更多信息。
谢谢
浏览 0提问于2012-11-28得票数 0
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我有一个评论数据集，它有一个正面/负面的类标签。我正在将Logistic回归应用于该审查数据集。首先，我要转换成包的词。这里sorted_data'Text'是reviews和final_counts是稀疏矩阵
count_vect = CountVectorizer()
final_counts = count_vect.fit_transform(sorted_data['Text'].values)
standardized_data = StandardScaler(with_mean=False).fit_transform(final_counts
浏览 0提问于2018-07-22得票数 5
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1回答
如果函数F对32位IEEE-754浮点数进行数值计算，那么检验F是否数值稳定的(最好的)方法是什么？除了参数类型之外，是否有一个不需要更多了解函数的黑匣子测试？
浏览 0提问于2016-12-16得票数 1
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1回答
我正在试验聚类算法，比如K-均值。现在，我使用所有变量作为聚类算法的输入。我想知道是否适合对聚类算法进行特征选择。也就是说，如何找到那些对集群最重要或最不重要的变量。
对于我知道真正的聚类是什么的情况，我的想法是使用不断增加的变量组合子集作为聚类算法的输入，计算预测组和真实组之间的关联表，应用一些度量(比如准确性)来找到得分最差或最好的特征组合。
您知道在应用聚类算法(如k-均值)之后，获得最小和最重要特征的方法吗？
我是这个话题的新手，所以请友好一点。:-)
浏览 0提问于2021-10-16得票数 0
据我所知，来自ExtraTreesRegressor的sklearn是通过随机分裂来工作的，而不是最小化像gini这样的分类度量或mae来进行回归。
我不明白为什么有一个criterion参数，因为分裂的标准应该是随机的。
这只是为了代码兼容性，还是我遗漏了什么？
浏览 0提问于2020-06-17得票数 4
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在比较和C++特征向量的结果时，我得到了不同的结果。它们大部分是转置的，还有两个不匹配的元素。为什么库要返回不同的值？
Java
import org.hipparchus.linear.Array2DRowRealMatrix;
import org.hipparchus.linear.EigenDecomposition;
import org.hipparchus.linear.RealVector;
...
double[][] example_matrix = {
{ 1, 2, 3 },
{ 3, 2, 1 },
{ 2, 1, 3 }
};
RealMatrix P
浏览 6提问于2021-05-21得票数 0
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1回答
我有一个文本，有时太高，有时只有一个单词。
如何将文本放入此TextView中，以使前两行位于指定间距附近？
这应该由2个TextView来完成吗？
如果是，我如何才能计算出前两行有多少文本？
浏览 7提问于2017-12-17得票数 0
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