本文根据以下参考资料进行整理: 1.维基百科:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%92%E4%BF%A1%E6%81%AF 2.新浪博客:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6255d20d0100ex51.html     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.不同于相关系数,互信息并不局限于实值随机变量,它

原文  http://dataunion.org/14072.html 主题 特征选择 scikit-learn 作者: Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我

特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法(往往目的是降维,而忽略了对特征和数据理解的目的). 在许多机器学习相关的书里,很难

目录 特征选择 (feature_selection) Filter 1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance) 2. 单变量特征选择 (Univariate feature selection) Wrapper 3. 递归特征消除 (Recursive Feature Elimination) Embedded 4. 使用SelectFromModel选择特征 (Feature selection using SelectFromMode

#### [转载]原文地址:http://dataunion.org/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征

1.移除低方差的特征(Removing features with low variance) VarianceThreshold 是特征选择中的一项基本方法.它会移除所有方差不满足阈值的特征.默认设置下,它将移除所有方差为0的特征,即那些在所有样本中数值完全相同的特征. 这里的方差是特征值的方差,当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用,如果是连续型变量,就需要将连续变量离散化之后才能用,而且实际当中,一般不太会有95%以上都取某个值的特征存在,所以这种方法虽然简单但是不太好用. 如果先对某

python实现六大分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) 1 R语言中的分群质量--轮廓系数 因为先前惯用R语言,那么来看看R语言中的分群质量评估,节选自笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项.使用技巧): 没有固定标准,一般会3-10分群.或者用一些指标评价,然后交叉验证不同群的分群指标. 一般的指标:轮廓系数silhouette(-1,1之间,值越大,聚类效果越好)(fpc包),兰德指数rand:R语言中有一个包用30种方法来评价不同类的方法(NbClust),但是速

引入1:随机变量函数的分布 给定X的概率密度函数为fX(x), 若Y = aX, a是某正实数,求Y得概率密度函数fY(y). 解:令X的累积概率为FX(x), Y的累积概率为FY(y). 则 FY(y) = P(Y <= y) = P(aX <= y) = P(X <= y/a) = FX(y/a), 则 fY(y) = d(FX(y/a)) / dy = 1/a * fX(x/a) 引入2:如何定义信息量 某事件发生的概率小,则该事件的信息量大: 如果两个事件X和Y独立,即p(xy)

本文介绍了一种发现两个随机变量之间依赖关系强度的度量MIC(最大信息系数,类似于相关系数的作用).MIC具有以下性质和优势: MIC度量具有普适性.其不仅可以发现变量间的线性函数关系,还能发现非线性函数关系(指数的,周期的):不仅能发现函数关系,还能发现非函数关系(比如函数关系的叠加,或者有趣的图形模式). MIC度量具有均衡性.对于相同噪声水平的函数关系或者非函数关系,MIC度量具有近似的值.所以MIC度量不仅可以用来纵向比较同一相关关系的强度,还可以用来横向比较不同关系的强度. MIC度量计

特征选择是特征工程中的重要一环,其主要目的是从所有特征中选出相关特征 (relevant feature),或者说在不引起重要信息丢失的前提下去除掉无关特征 (irrelevant feature) 和冗余特征 (redundant feature).进行特征选择的好处主要有以下几种: 降低过拟合风险,提升模型效果 提高训练速度,降低运算开销 更少的特征通常意味着更好的可解释性 不同的模型对于无关特征的容忍度不同,下图来自< Applied Predictive Modeling > (P48

转载:https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 特征选择主要从两个方面入手: 特征是否发散:特征发散说明特征的方差大,能够根据取值的差异化度量目标信息. 特征与目标相关性:优先选取与目标高度相关性的. 对于特征选择,有时候我们需要考虑分类变量和连续变量的不同. 1.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个数选择特征 方差选择法:建议作为数值特征的筛选方法 计算各个特征的方差,然后根据阈值,选择方差大于阈值

肘部法则–Elbow Method 我们知道k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数,将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(distortions),那么,对于一个簇,它的畸变程度越低,代表簇内成员越紧密,畸变程度越高,代表簇内结构越松散. 畸变程度会随着类别的增加而降低,但对于有一定区分度的数据,在达到某个临界点时畸变程度会得到极大改善,之后缓慢下降,这个临界点就可以考虑为聚类性能较好的点. import pandas as pd from sklearn.cl

对于一个程序猿来说,没有什么比单纯的写代码更能让人兴奋了.如果能让你像写代码一样写文档,不用再面对那些繁琐的样式,你会怎么看?它就是Markdown!即使博客园已经有不少介绍的文章了,但是我依然还是不厌其烦的再次向你们推荐. 本文不是介绍Markdown语法的,因此需要了解Markdown语法请查看<Markdown 语法说明 (简体中文版)>. 为什么推荐markdown? 我不得不推荐markdown,理由如下: 被Markdown的作者Aaron H. Swartz所吸引. Swartz

SCI英文论文写作- Latex 进阶   1.设置行间距的方法: %\setlength{\baselineskip}{15pt} \renewcommand{\baselinestretch}{1} 2.去掉容差报警的方法: \hbadness=10000 \tolerance=10000 \hfuzz=150pt 3.更改子级item,enumerate的图标的方法: \renewcommand{\labelenumii}{(\arabic{enumii}).} \renewcommand

请输出满足这样条件的五位数. 个位=万位 十位=千位 个位+十位+千位+万位=百位 思路: 1.定义一个要操作的五位数变量num 2.求出每一位个系数 个:num%10 十:num/10%10 百:num/100%10 千:num/1000%10 万:num/10000%10 3.根据题意确定范围10000-99999,变化规律是+1 4.判断是否符合题意中的要求,符合的话输出num 代码: for(int num = 10000; num <100000;num++) { int ge = n

sublime text 2(3)下的Markdown写作 什么是 Markdown wiki Markdown 是一种方便记忆.书写的纯文本标记语言,用户可以使用这些标记符号以最小的输入代价生成极富表现力的文档:譬如您正在阅读的这份文档.它使用简单的符号标记不同的标题,分割不同的段落,粗体 或者 斜体 某些文字 还可以颜色变换 等等; 您可以使用 Cmd Markdown: 整理知识,学习笔 记 发布日记,杂文,所见所想 撰写发布技术文稿(代码支持) 撰写发布学术论文(LaTeX 公式支持)

一.简历种类 1.中式 中式简历中,常包括政治面貌,性格及身高体重等.如果中英文简历一起递交,建议中文不写政治面貌,因为如果去外企工作,背景中的政治色彩越少越好,起码没有必要让老外知道. 性格是一个主观的东西,有经验的招聘人员从来不相信任何人自己写的性格, 因为它不是一个硬性的东西,不像学历,技能.有些人如果认为公司要招聘一个比较活跃一点的,便会在简历中写性格开朗,有的是真相信自己性格开朗,有的是觉得写上开朗更好,其实没必要. 身高体重,向外资求职时,就不必写了,因为属于特别隐私性的内容,写了显

随笔是不是这样写的,好似是吧! 老贼博客php教程从零学习PHP开始写作,顺祝新同事快乐! 谢谢支持,点赞!

1.Pearson皮尔森相关系数 皮尔森相关系数也叫皮尔森积差相关系数,用来反映两个变量之间相似程度的统计量.或者说用来表示两个向量的相似度. 皮尔森相关系数计算公式如下:

简洁的写作 目前正逐步使用Makedown来写博客或其它的文档,本文记录一下Markdown的相关知识 Markdown语法 标题 # 内容 (一级标题) ## 内容 (二级标题) ### 内容 (三级标题) ####内容 (四级标题) #####内容 (五级标题) ###### 内容 (六级标题) 列表 无序列表: - 内容 - 内容 - 内容 有序列表: 1. 内容 2. 内容 3. 内容 链接.图片 链接 [显示文本](链接地址) 图片  引用 > 内容 粗体.斜体

1.写前准备(思维导图): http://www.woshipm.com/?p=80070 1.在写之前,请先很区分清楚什么是MRD文档(市场需求文档),BRD文档(商业需求文档),什么是PRD文档(产品需求文档) 可查阅知乎https://www.zhihu.com/question/19655491 2.规划产品的思维导图(信息结构图) 在写作这份文档前,我们需要先做一些准备,把BRD.MRD的相关需求消化并融合规划出产品的结构图.因为这些准备工作是属于思维类的,所以我推荐使用思维导图软件(