C++中argmin和argmax的实现 在Python中argmin和argmax这两个函数一般是用来就一列数中的最小值和最大值的索引。C++中我们如何实现呢？...实现思路 使用STL中的std::min_element函数求出最小值； 使用STL中的std::distance计算最小值跟迭代器的头部的距离； 实现代码 #include ...std::distance(first, std::min_element(first, last)); } template inline size_t argmax...<< minIndex << '\n'; vector prices = {12.5, 8.9, 100, 24.5, 30.0}; size_t maxIndex = argmax
特征向量的维度等于选定的特征列数，每个维度对应一个特征列的值。 合并的特征列仅支持数值类型。...对于每个样本，将选定的特征列的值进行哈希映射，得到特征向量的维度。每个特征列的值经过哈希函数映射到特征向量的对应维度，形成一个特征向量。...特征抽取过程： 对于每个文本数据，DocCountVectorizer 统计每个词汇在文本中的出现次数，作为特征向量的值。 每个文本对应一个特征向量，特征向量的维度为词汇表的大小。...Alink库封装的DocCountVectorizer支持生成多种类型的特征向量，支持IDF/WORD_COUNT/TF_IDF/Binary/TF。...DocHashCountVectorizer 将文本数据中的每个词汇通过哈希函数映射到特征向量的维度，得到特征向量。
关于机器学习中的特征我有话要说 在这次校园招聘的过程中，我学到了很多的东西，也纠正了我之前的算法至上的思想，尤其是面试百度的过程中，让我渐渐意识到机器学习不是唯有算法，机器学习是一个过程，这样的过程包括数据处理...模型训练中有训练的策略，训练的模型，算法相关等等的一套流程，一个好的预测模型与特征提取，特征表示的方法息息相关，而算法这是作用于特征数据集上的一种策略。 ...一、特征选择和降维 1、相同点和不同点 特征选择和降维有着些许的相似点，这两者达到的效果是一样的，就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目；但是两者所采用的方式方法却不同：降维的方法主要是通过属性间的关系...，如组合不同的属性得新的属性，这样就改变了原来的特征空间；而特征选择的方法是从原始特征数据集中选择出子集，是一种包含的关系，没有更改原始的特征空间。...能够对模型有更好的理解和解释 三、特征选择的方法 主要有三种方法： 1、Filter方法 其主要思想是：对每一维的特征“打分”，即给每一维的特征赋予权重，这样的权重就代表着该维特征的重要性
关于机器学习中的特征我有话要说 在这次校园招聘的过程中，我学到了很多的东西，也纠正了我之前的算法至上的思想，尤其是面试百度的过程中，让我渐渐意识到机器学习不是唯有算法，机器学习是一个过程...模型训练中有训练的策略，训练的模型，算法相关等等的一套流程，一个好的预测模型与特征提取，特征表示的方法息息相关，而算法这是作用于特征数据集上的一种策略。 ...一、特征选择和降维 1、相同点和不同点 特征选择和降维有着些许的相似点，这两者达到的效果是一样的，就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目；但是两者所采用的方式方法却不同：降维的方法主要是通过属性间的关系...，如组合不同的属性得新的属性，这样就改变了原来的特征空间；而特征选择的方法是从原始特征数据集中选择出子集，是一种包含的关系，没有更改原始的特征空间。...能够对模型有更好的理解和解释 三、特征选择的方法 主要有三种方法： 1、Filter方法 其主要思想是：对每一维的特征“打分”，即给每一维的特征赋予权重，这样的权重就代表着该维特征的重要性
[puejlx7ife.png] 在文本分类中，特征选择是选择训练集的特定子集的过程并且只在分类算法中使用它们。特征选择过程发生在分类器的训练之前。...查看包com.datumbox.framework.machinelearning.featureselection以查看Java中的卡方（卡方检测）和交互信息特征选择方法的实现。...交互信息 C类中术语的互信息是最常用的特征选择方法之一（Manning等，2008）。就是衡量特定术语的存在与否对c作出正确分类决定的贡献程度。...卡方（ 卡方检验） 另一个常见的特征选择方法是卡方(卡方检验)。统计学中使用x 2检验法主要是来测试两个事件的独立性。更具体地说，在特征选择中，我们使用它来测试特定术语的出现和特定类的出现是否独立。...因此，我们应该期望在所选择的特征中，其中一小部分是独立于类的。因此，我们应该期望在所选择的特征中，其中一小部分是独立于类的。
它被广泛应用于各种网络应用开发中，特别是涉及到数据传输的场景。...当读者解压缩后，可打开VS2013 开发人员命令提示并切换带该目录中的curl-8.0.1\winbuild目录，通过执行如下两条命令即可分别实现编译静态库或动态库，我们以静态库编译为主，执行如下命令读者可自行等待一段时间...-sspi-schannel目录内，读者可自行打开该目录，即可看到该目录内的头文件以及库目录文件，如下图所示； 读者可自行配置这个静态库，通常只需要配置include和lib文件即可，该库的使用很简单...curl_easy_init()函数对CURL对象进行初始化，接着通过调用curl_easy_setopt()并传入一个访问URL链接，当访问成功后则可调用curl_easy_perform()函数得到访问结果，这就是该库基本使用方法...，如下图所示； 上述代码中的curl_easy_setopt()函数第二个参数可以使用多种类型的变量定义，我们可以通过传入不同的常量来定义请求头中的参数，例如当我们需要修改协议头时，可以使用CURLOPT_HTTPHEADER
特征工程又是数据预处理的一个重要组成， 最常见的特征工程有以下一些方法： 编码 缩放 转换 离散化 分离 等等 在本文中主要介绍特征缩放和特征编码的主要方法。...特征缩放 特征缩放是一种在固定范围内对数据中存在的独立特征进行标准化的技术。...虽然是这么说，但是使用那种缩放来处理数据还需要实际的验证，在实践中可以用原始数据拟合模型，然后进行标准化和规范化并进行比较，那个表现好就是用那个，下图是需要使用特征缩放的算法列表： 特征编码 上面我们已经介绍了针对数值变量的特征缩放...如下表所示 在序数类别中，我们可以应用这项技术，因为我们最后输出的结果包含了顺序的信息。 平均数编码（MEAN ENCODING） 在这种方法将根据输出将类别转换为其平均值。...在有很多特定列的分类变量的情况下，可以应用这种类型的方法。 例如，下面的表中，我们根据特征的类别进行分组，然后求其平均值，并且使用所得的平均值来进行替换该类别 作者：sumit sah
它被广泛应用于各种网络应用开发中，特别是涉及到数据传输的场景。...图片当读者解压缩后，可打开VS2013 开发人员命令提示并切换带该目录中的curl-8.0.1\winbuild目录，通过执行如下两条命令即可分别实现编译静态库或动态库，我们以静态库编译为主，执行如下命令读者可自行等待一段时间...-sspi-schannel目录内，读者可自行打开该目录，即可看到该目录内的头文件以及库目录文件，如下图所示；图片读者可自行配置这个静态库，通常只需要配置include和lib文件即可，该库的使用很简单...curl_easy_init()函数对CURL对象进行初始化，接着通过调用curl_easy_setopt()并传入一个访问URL链接，当访问成功后则可调用curl_easy_perform()函数得到访问结果，这就是该库基本使用方法...，如下图所示；图片上述代码中的curl_easy_setopt()函数第二个参数可以使用多种类型的变量定义，我们可以通过传入不同的常量来定义请求头中的参数，例如当我们需要修改协议头时，可以使用CURLOPT_HTTPHEADER
使用相同范围的值，算法学习的负担就会减轻。 什么时候不需要特征转换 大多数基于树型模型的集成方法不需要特征缩放，因为即使我们进行特征转换，对于熵的计算也不会发生太大变化。...所以在这样的算法中，除非特别需要，一般情况下不需要缩放。 特征转换的方法 特征转换的方法有很多种，本文中将总结一些有用和流行的方法。...所以必须依靠其他方法来实现正态分布。 2、倒数转换 Reciprocal Transformation 在倒数转换中，我们将特征的每个值除以 1（倒数）并将其存储在新特征中。...在转换中，考虑所有 λ 值并选择给定变量的最佳值。 我们可以使用 SciPy 模块中的stat来计算 box cox 转换。 到目前为止，box cox似乎是最适合年龄特征转换的方法。...总结 还有其他技术可以执行以获得高斯分布，但大多数时候以上的方法中的一种基本上就能满足数据集的要求。
要学会PCL首先要对C++进行学习，所以这里我们首先对PCL库的代码中常见的C++的技巧进行整理和概述，并且对其中的难点进行细化讲解。...首先我们搞清楚PCL库的文件形式、是一个以CMake构建的项目，库中主要以cpp,.h，.hpp文件三种文件形式。...那我们知道cpp是C++工程中函数实现的代码，以下是根据PCL库中的代码中常用的C++特征。...要避免这种情况，需要去除全局对象，将全局函数封装为类的静态方法。 类之间不可循环调用：在.h和.cpp的场景中，当两个类或者多个类之间有循环调用关系时，只要预先在头文件做被调用类的声明即可。...extern “C”后面的函数不使用的C++的名字修饰,而是用C。这是因为C++编译后库中函数名会变得很长，与C生成的不一致，造成Ｃ＋＋不能直接调用C函数。
，最新的研究中，自适应特征选择(AdaFS)因其可自适应地为每个数据实例选择特征，在推荐系统中表现良好的性能。...然而这种方法仍然有局限性，它的选择过程很容易偏向于经常出现的主要特征。 为解决此问题，本文提出了多视图特征选择方法(MvFS)，可以更有效地为每个实例选择信息丰富的特征。...多视角网络：多视图网络通过将特征向量E作为输入来计算每个特征字段的重要性。 现有方法通常采用单个网络来计算特征重要性，这使得控制器网络很容易偏向于一些频繁出现的主要特征。...为了在探索和利用之间取得平衡，在训练过程中采用从软选择到硬选择的逐步过渡。在早期阶段，推荐模型通过软选择探索各种特征组合。...值得注意的是，分数建模应用独立于每个特征域，与之前使用的方法不同，跨领域的重新加权步骤会产生不必要的影响所选特征之间的依赖关系。
需要注意，这里介绍的变量选择方法可以用在临床预测模型中，但是和大家常见的先单因素后多因素这种完全不是一个概念，虽然它们的目的相同，都是为了提高模型表现。...数据的维度就是自变量(预测变量) 特征选择是特征工程中非常重要的一部分内容，特征选择的方法非常多，主要可以分为以下3类，每个大类下又会细分为好多具体的方法，有机会慢慢介绍......过滤法通过sbf函数实现，但其实部分数据预处理方法属于过滤法的内容。 mlr3中的变量选择主要包括两种：过滤法和包装法。不过和caret的实现方法略有不同。...tidymodels中的特征选择很不完善，不如mlr3做得好，也不如caret做得好！...已经看到tidymodels的开发者有计划增加特征选择的这部分特性，但不知何时实现... 总的来说，想要在R中完整实现以上三种方法，一言难尽.....
数据挖掘中，特征选择的过程就是计算特征与样本观测结果的相关性。卡方检验和互信息是用得较多的计算方法。 1. 卡方检验 卡方检验有多种方法，最著名的就是皮尔逊卡方检验[1]。...依据研究者设定的置信水准，查出自由度为df的卡方分配临界值，比较它与第1步骤得出的 X2 统计值，推论能否拒绝虚无假设 其中，虚无假设 H0 一个样本中已发生事件的次数分配会遵守某个特定的理论分配。...在虚无假设的句子中，事件必须互斥，也就是说在概率事件中相互独立，即几率之和等于1。 统计值 X2 的计算公式为： ? 其中 r 是样本数（行数），c 是特征数（列数）。...互信息 在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息（Mutual Information，简称MI）或转移信息（transinformation）是变量间相互依赖性的量度[2]。...首先，信息熵的定义为： ? 其中 I(xi) 又称 i 的自信息。熵表征的是信息的不确定性，它假设一份信息中，随机性的事件越多，则信息量越大，计算出的熵也就越大。
this指针仅仅能在一个类的成员函数中调用，它表示当前对象的地址。...#4:this指针怎样訪问类中变量的/? 假设不是类，而是结构的话，那么，怎样通过结构指针来訪问结构中的变量呢？假设你明确这一点的话，那就非常好理解这个问题了。...在C++中，类和结构是仅仅有一个差别的：类的成员默认是private，而结构是public。 this是类的指针，假设换成结构，那this就是结构的指针了。...#6:每一个类编译后,是否创建一个类中函数表保存函数指针,以便用来调用函数? 普通的类函数（不论是成员函数，还是静态函数），都不会创建一个函数表来保存函数指针的。仅仅有虚函数才会被放到函数表中。...也有很多C语言写的程序，模拟了类的实现。如freetype库等等。 事实上，实用过C语言的人，大多都模拟过。仅仅是当时没有明白的概念罢了。
VSCode是真正的生产力工具，尤其是前一阵子推出的remote-SSH功能，让远程轻量调试服务器代码效率有了质的飞越。不过本文不谈VSCode的remote-ssh功能。...今天主要继续聊一下VSCode的对C++代码的debug功能。...之前的文章中，利用VScode和cmake编译构建C++工程代码 和如何对Pytorch进行“深入”的DEBUG这两篇文章已经或简单或深入地讲解了VSCode的debug特性，而本文则对此进行补充，聊一些需要注意的地方...不是每次都需要tasks.json 如果我们仅仅是想要借助VSCode的debug窗口，去debug我们已经生成的可执行文件，那我们完全不需要tasks.json，这个文件是提供编译时的帮助文件，设置好...","value": "4"}],环境变量，如果我们的可执行文件需要设置环境变量则修改这个，修改格式具体看上头的例子 其他的不常用，就不介绍了，还想要了解的看官方文档 https://code.visualstudio.com
参考链接： C++ feof() 函数 C++标准库中的数学函数。 这是一篇我转载的文章，里面有关于数学相关的函数讲解的很详细，供以后自己学习。 ...blog.sina.com.cn/s/blog_149e9d2ec0102wxqt.html 转载：http://blog.csdn.net/tyf122/article/details/8107835 C+...+中数学函数,所在函数库为cmath.h、cstdlib.h、cstring.h、cfloat.h 所以只要加头文件#include、#include、#include、#include ...C中数学函数,所在函数库为math.h、stdlib.h、string.h、float.h int abs(int i) 返回整型参数i的绝对值 double cabs(struct complex...(char *pathname) 利用MSDOS找出文件filename所在路径, ,此函数使用DOS的PATH变量,未找到文件返回NULL 进程函数,所在函数库为stdlib.h、process.h
C++中的map是一种关联容器，用于存储键值对。它提供了一种非常高效的方法来快速查找特定的值，并且允许我们根据键来排序和遍历数据。...C++中的mapmap的介绍map是一种使用键值对的数据结构，它允许我们使用键来查找值。map中的键必须是唯一且有序的，而值可以重复并且没有特定的顺序。...创建和初始化map我们可以使用C++标准库中的map头文件来创建和初始化一个map。...然后，我们使用find()方法在map中查找给定的键，如果找到则输出相应的消息。map的删除操作我们可以使用erase()方法从map中删除元素。...然后，我们使用lower_bound()和upper_bound()方法查找键值在范围内的元素。最后，我们遍历找到的元素并输出它们的键值对。总结：在本文中，我们了解了C++中的map。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在c++中，vector是一个十分有用的容器。...vector在C++标准模板库中的部分内容，它是一个多功能的，能够操作多种数据结构和算法的模板类和函数库。...实例：vectortest; //建立一个vector，int为数组元素的数据类型，test为动态数组名 简单的使用方法如下： vectortest;//建立一个vector test.push_back...输出Vector的中的元素 vector vecClass; int nSize = vecClass.size(); //打印vecClass,方法一： for(int...i=0;i<nSize;i++) { cout<<vecClass[i]<<" "; } cout<<endl; 需要注意的是：以方法一进行输出时，数组的下表必须保证是整数
根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种： 用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择 Filter： 过滤法：按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的...Embedded： 嵌入法：先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值 系数，根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法，但是是通过训练来确定特征的优 劣。...用feature_selection库的SelectKBest类 结合相关系数来选择特征 from sklearn.feature_selection import SelectKBest from...使用feature_selection库的 SelectFromModel类结合带L1惩罚项的逻辑回归模型， from sklearn.feature_selection import SelectFromModel...width ,petal length 基于树模型的特征选择法 树模型中GBDT也可用来作为基模型进行特征选择，使用feature_selection库的SelectFromModel类 结合GBDT
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