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回答
K近邻和决策树的
特征
选择
、
、
、
我有两个数字,数字和9个
特征
。图中的颜色表示两位数。📷📷用最少的重叠量选择
特征
x和
特征
y有助于达到最优的决策边
浏览 0
提问于2016-11-06
得票数 4
回答已采纳
2
回答
特性缩放在scikit学习中的应用
、
我从这里学习机器学习,本课程使用“Scikit learning”进行回归-- https://www.udemy.com/machinelearning/我能否始终应用
特征
缩放,无论我使用的<
浏览 0
提问于2018-08-07
得票数 3
1
回答
如果为一个数据集生成一次
特征
,它可以用于任何相关的
算法
吗?
如果我已经使用数据集的最先进的
特征
工程方法生成了
特征
,那么除了对
特征
进行少量的修改之外,还可以将它用于任何一种
算法
来构建模型,从而插入不同的
算法
吗? 在从数据集构建
特征
时,是否存在
算法
依赖关系?
浏览 0
提问于2018-06-01
得票数 -1
3
回答
功能缩放在scikit learn中的使用
、
、
、
我可以看到,对于一些训练回归
算法
,作者使用了
特征
缩放,而对于某些回归
算法
,他没有使用
特征
缩放,因为一些“scikit学习”回归
算法
会自己处理
特征
缩放。如何知道我们需要在哪种训练
算法
中进行
特征
缩放,以及我们不需要在哪里进行?
浏览 2
提问于2018-08-03
得票数 0
1
回答
如何为基于树的模型选择最佳的
特征
集而不进行排序?
、
、
、
、
所有这些方法都给出了不同的
特征
集,并根据它们在其他
特征
选择方法中出现的频率对它们进行排序。因此,我将它们按降序排列,并选择在至少3-4个
特征
选择
算法
中出现的
特征
。2)是否有像RFE这样的
算法
,但是哪种
算法
能像遗传
算法
那样进行详尽的搜索,并最终得到最优的<
浏览 0
提问于2020-01-03
得票数 2
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1
回答
回归与分类的
特征
选择
、
、
、
、
因此,在应用机器学习
算法
之前,我希望对我的训练数据进行
特征
选择。我将使用相同的数据集在许多不同的ML
算法
上运行,以决定什么是最好的,所以如果我只需要进行一次
特征
选择并将新的数据集传递给不同的
算法
,那么效率就会更高。问题1)对于回归和分类问题,我可以执行相同
浏览 1
提问于2018-02-28
得票数 1
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1
回答
多个ML
算法
的
特征
重要性分数能结合起来吗?
、
提出了多机学习
算法
,对某些
特征
进行排序。是否有一种
算法
或统计方法可以将每个
特征
的排序合并成一个最终的排名列表,其中考虑到
算法
的
特征
重要性分数?
浏览 0
提问于2021-08-16
得票数 0
1
回答
特征
提取、选择和分类概念
我知道支持向量机、随机树林和logistic回归是著名的机器学习(ML)分类
算法
。上面的ML
算法
是否用于提取
特征
,而不是选择的一部分?ML
算法
包括
特征
提取和分类两个过程吗? 训练ML
算法
的结果(准确性、特异性、敏感性.)在
特征
提取之后,告诉我们疾病分类的结果吗?
浏览 2
提问于2019-11-13
得票数 1
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3
回答
如何处理K-方法中的分类
特征
?
、
、
、
我正在研究聚类
算法
。我在处理泰坦尼克号数据集。它包含6个分类
特征
。我在这个数据集上使用了k均值
算法
。我对分类
特征
使用标签编码。但是我发现分类
特征
应该使用欧几里德距离。它应该使用Hamming距离。那么,如何使k-意味着精细地工作在混合
特征
上?我不需要其他
算法
。我只想在混合
特征
数据集上使用k--意思。
浏览 0
提问于2020-06-23
得票数 1
1
回答
连续值
特征
的
特征
选择
算法
POE1ACC
、
、
、
实现了“误差概率和平均相关系数”
算法
。(更多信息,。从一组
特征
中选择未使用的
特征
是一种
算法
。据我所知,这个
算法
并不局限于布尔值
特征
,但我不知道如何将其用于连续
特征
。这是我能找到的关于这个
算法
的唯一例子:因此,X是预测
特征
,C是任意
特征
。为了计算C值的错误概率,选择与绿件不匹配的值。
浏览 2
提问于2013-08-18
得票数 0
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1
回答
特征
选择、聚类、降维
算法
的区别
、
、
、
有人能指出
特征
选择和聚类以及降维
算法
之间的区别吗?聚类帮助我们指出哪些变量簇清楚地定义了输出。这与降维
算法
不一样吗?
特征
选择+聚类不是和降维
算法
一样吗?
浏览 4
提问于2015-10-27
得票数 0
1
回答
基因表达数据集的
特征
选择
、
、
我正在搜索一种
特征
选择
算法
,该
算法
选择以下
特征
:所有样本的差异都很大基于随机森林分类器
特征
重要性结果的
特征
选择然而,我不知道哪一个可能是最好的,或是否有更好的候选人为此目的。如果该
算法
是用Python实现的
浏览 0
提问于2016-06-28
得票数 1
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2
回答
线性回归系数与决策树
特征
重要性的关系
、
、
最近我有一个机器学习(ML)项目,它需要识别
特征
(inputs,a1,a2,a3 ...A)对目标/产出有很大影响。我使用线性回归来获得
特征
的系数,并使用决策树
算法
(例如随机森林回归)来获得重要的
特征
(或
特征
重要性)。 我的理解对吗?线性回归中系数大的
特征
应该在决策树
算法
中
特征
重要性的最高列表中。
浏览 29
提问于2019-04-18
得票数 1
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2
回答
matlab并行
特征
值分解
、
、
、
、
我一直试图想出一个并行
特征
值分解的
算法
,但我尝试的
算法
中没有一个能击败matlab的eig
算法
,所以有谁知道matlab对eig函数使用哪种
算法
?或者有没有人能给我推荐一个很好的
特征
值分解的并行
算法
?
浏览 0
提问于2013-10-10
得票数 1
1
回答
在Mahout中查找
特征
向量中的不同维度
、
、
如果我使用基于相似度的
算法
来比较两个
特征
向量,并且我想知道
特征
集之间非常不相似的维度/
特征
字段,那么使用什么
算法
?我使用的是Mahout,这是一个用于Java的机器学习库
浏览 0
提问于2012-03-13
得票数 0
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1
回答
在一个类SVC和两个类SVC中提到的‘100特性’是什么?
、
、
我开始学习机器学习
算法
的应用时间和地点。对于异常检测
算法
,如果你看一下Azure机器学习
算法
的小抄,它说“100个
特征
”,分类下的两个SVC也是如此。在这两种
算法
中,100
特征
是什么意思? ?
浏览 7
提问于2018-12-20
得票数 0
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1
回答
谁使IsolationForest对单一
特征
的异常值更敏感?
、
我发现,该
算法
识别了许多
特征
有些不同的情况,但是当大多数
特征
是正常的,并且只有一个或少量的
特征
是异常的时候,该
算法
是不可靠的。我想知道什么超参数可以改变,以使模型更敏感的单一
特征
-异常值? 📷
浏览 0
提问于2022-07-19
得票数 0
1
回答
谷歌PageRank
算法
在数据科学中的应用
、
我遇到了一个关于计算线性代数的话题,它讨论了计算
特征
值的迭代
算法
。我使用幂法,它是一种迭代
算法
,它将向量序列收敛到最大
特征
值。幂法的一个应用是拉里·佩奇和谢尔盖·布林开发的著名的PageRank
算法
。该
算法
的整个概念是对应于系统Gv=v的最大
特征
值的
特征
向量问题,其中G是D1矩阵。这种
特征
向量可以用幂法求出。
浏览 0
提问于2021-08-17
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1
回答
主成分分析(PCA)
算法
、
一些参考文献写了这个
算法
: 结果数据转换(m )我搞不懂哪一个是正确的
算法
。任何人都可以解释什么时候使用这些
算
浏览 1
提问于2015-05-18
得票数 2
回答已采纳
1
回答
特征
子集选择
、
、
在我们降低数据集的维数之前,我们对该数据集应用学习
算法
,并获得一个目标函数,该目标函数为数据样本生成结果。这可能是我们的分类器或回归器。根据我到目前为止读到的资源,“你从一个空的
特征
集开始,在
算法
的每一步中,选择提高目标函数性能的
特征
并添加到你的
特征
集中。这个操作会继续下去,直到添加新的
特征
不能提高分类器
浏览 1
提问于2018-04-23
得票数 1
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