特征工程之特征选择 目录 简介 1 Filter(过滤式选择) 1.1 移除低方差特征(variance threshold) 1.2 信息增益(information gain) 1.3 单变量特征选择 (Univariate feature selection) 1.3.1 卡方检验 (chi-square test) 1.3.2 Pearson 相关系数 (Pearson Correlation) 1.3.3 费雪分数(fisher score) 1.4 Relief(Relevant F

机器学习算法的空间.时间复杂度依赖于输入数据的规模,维度规约(Dimensionality reduction)则是一种被用于降低输入数据维数的方法.维度规约可以分为两类: 特征选择(feature selection),从原始的d维空间中,选择为我们提供信息最多的k个维(这k个维属于原始空间的子集) 特征提取(feature extraction),将原始的d维空间映射到k维空间中(新的k维空间不输入原始空间的子集) 在文本挖掘与文本分类的有关问题中,常采用特征选择方法.原因是文本的特征一般都

关于有道云笔记复制的东西不能直接copy到博客园,可以选择使用txt文件做个媒介 1.appium 2.monkeyrunner 3.uiautomator2 前面两种种方式都要加载androidsdk,当然就要还有java环境. Androidsdk是安卓开发工具包,adb,monkeyrunner,uiautoviewer等常用的工具都在其中. 安装的时候不要都安装,只安装tools就可以,

您的浏览器(Chrome 33) 需要更新.该浏览器有诸多安全漏洞,无法显示本网站的所有功能. 了解如何更新浏览器 × p-nand-q.com C++  Python  Programming  Languages  Humor  Tools  Misc  Building Python 2.7.10 with Visual Studio 2010 or 2015 7th revision, August 7, 2015.A document history can be found at t

属于混合编程的问题.较全面的介绍一下,不仅限于题主提出的问题.以下讨论中,Python指它的标准实现,即CPython(虽然不是很严格) 本文分4个部分 1. C/C++ 调用 Python (基础篇)— 仅讨论Python官方提供的实现方式2. Python 调用 C/C++ (基础篇)— 仅讨论Python官方提供的实现方式3. C/C++ 调用 Python (高级篇)— 使用 Cython4. Python 调用 C/C++ (高级篇)— 使用 SWIG 练习本文中的例子,需要搭建Pyt

一,什么是装饰器 本质就是函数,功能是为其他函数添加附加功能 原则: 1,不修改被修饰函数的源代码 2,不修改被修饰函数的调用方式 例子: import time def timmer(func): def wapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() res = func(*args, **kwargs) stop_time = time.time() print('函数的运行时间 %s' % (stop_time - start_time

对于 32 位 Python 的 C 扩展,以前用过 mingW32 编译, 但是 mingW32 不支持 64 位 Python 的 C 扩展编译,详情可见 stackoverflow,这位前辈的大意如下, 以下介绍 Visual Studio 2013 编译 64 位 Python 的 C 扩展步骤: 1)准备 C 文件和包装文件, ExtDemo.c // Purpose: C code, for wrappered. #include <stdio.h> #include <st

作者:Jerry Jho链接:https://www.zhihu.com/question/23003213/answer/56121859来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. C/C++ 调用 Python (基础篇)— 仅讨论Python官方提供的实现方式 Python 调用 C/C++ (基础篇)— 仅讨论Python官方提供的实现方式 C/C++ 调用 Python (高级篇)— 使用 Cython Python 调用 C/C++ (高级篇)—

Python 的高级特性 切片 对于指定索引范围取值的操作,Python提供了slice方法,类似于Excel中数据透视表的切片器. >>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] #声明一个List,取前三个值 >>> L[0:3] #表示从0开始,到3为止,但是不包括3,后面还可以再接:加上步长 ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] >>> S=list(range(1

今天看到这样的一则新闻:不禁感叹,人工智能这股风来的太快,已经掀起全民学习Python的浪潮. 2017年中观察:看上去这个大纲内容基本是这样了,但是实行年份可能要往后推了,不在2017年执行了(据说技术科目的另一部分,通用技术,也在进行教改). 2017年初消息:浙江省信息技术新教材,即将在2017级(2017年9月入学)高中新生中开始使用. 据了解,与目前的选考(可以理解为高考科目)要求的信息技术教材由3本<信息技术基础>.<多媒体技术应用>.<算法与程序设计>3本

python-面试通关宝典 有面Python开发方向的,看这一个repo就够啦? 语言特性 1.谈谈对 Python 和其他语言的区别 Python属于解释型语言,当程序运行时,是一行一行的解释,并运行,所以调式代码很方便,开发效率高, 还有龟叔给Python定位是任其自由发展.优雅.明确.简单,所以在每个领域都有建树,所有它有着非常强大的第三方库, 特点: 语法简洁优美,功能强大,标准库与第三方库都非常强大,而且应用领域也非常广 可移植性,可扩展性,可嵌入性 缺点: 运行速度慢, - 解释型

作者:Jerry Jho 链接:https://www.zhihu.com/question/23003213/answer/56121859 ## 更新:关于ctypes,见拙作 聊聊Python ctypes 模块 - 蛇之魅惑 - 知乎专栏 属于混合编程的问题.较全面的介绍一下,不仅限于题主提出的问题. 以下讨论中,Python指它的标准实现,即CPython(虽然不是很严格) 本文分4个部分 C/C++ 调用 Python (基础篇)- 仅讨论Python官方提供的实现方式 Python

内容基本上来自于廖雪峰老师的blog相当于自己手打了一遍,加强加强理解吧. http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000 Python的一些高级特性 Slot python是动态语言,所谓动态,就是可以先创建类的实例,之后再动态绑定属性或方法,比如下边这个例子: class Student(object) pass s=Student() s.name="asd" 注

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 关于相似性以及文档特征.词特征有太多种说法.弄得好乱,而且没有一个清晰逻辑与归类,包括一些经典书籍里面也分得概念模糊,所以擅自分一分. ---------------------------------------------- 一.单词的表示方式 1.词向量 词向量是现行较为多的方式,另外一篇博客已经写了四种词向量的表达方式,两两之间也有递进

===================== Model field reference ===================== .. module:: django.db.models.fields :synopsis: Built-in field types. .. currentmodule:: django.db.models This document contains all the API references of :class:Field including the fie

本篇博客的目地,是对工作学习过程中所遇所见的一些有关深度学习.机器学习的优质资源,作分类汇总,方便自己查阅,也方便他人学习借用. 主要会涉及一些优质的理论书籍和论文.一些实惠好用的工具库和开源库.一些供入门该理论入门所用的demo等等. 由于本博客将不定期更新,尽量将较为前沿的深度学习.机器学习内容整理下来,需要转载的同学尽量附上本文的链接,方便获得最新的内容. 相关的理论.书籍.论文.课程.博客: [Book] Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Cour

论文原址:https://arxiv.org/abs/1903.00621 摘要 本文提出了基于无anchor机制的特征选择模块,是一个简单高效的单阶段组件,其可以结合特征金字塔嵌入到单阶段检测器中.FSAF解决了传统基于anchor机制的两个限制:(1)启发式的特征选择(2)overlap-based anchor采样.FSAF的通用解释是将在线特征选择应用于与anchor无关的分支的训练上.即无anchor的分支添加到特征金字塔的每一层,从而可以以任意层次对box进行编码解码.训练过程中,将

gdb aslr -- 显示/设置 gdb 的 ASLR asmsearch -- Search for ASM instructions in memory asmsearch "int 0x80" asmsearch "add esp, ?" libc assemble -- On the fly assemble and execute instructions using NASM assemble assemble $pc> mov al, 0xb&

A NEW HYPERSPECTRAL BAND SELECTION APPROACH BASED ON CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK 文章地址:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8127792 写在前面:各位朋友好,这是本人第一篇博客,为了不打击自己,决定从一篇易懂的paper的阅读笔记开始写起,写的不好不对的地方望各位朋友不吝赐教,在此先行谢过. 1.文章简介: 这是一篇运用卷积神经网

函数的进阶: 动态参数: 两种: 动态位置参数 > 动态默认参数 打散(聚合): 实参处打散 形参处聚合 不在函数中第一次使用*打散,第二次是聚合 在数据库中快速写入数据的时候,**dic 名称(命名)空间: 加载顺序: 内置 全局 局部 取值顺序: 局部 全局 内置 命名空间作用域: 全局 全局 + 内置 局部 局部 函数的注释: 函数注释的作用: 清晰描述函数的功能及参数和返回值 好处,在不知道这个函数是什么的情况下,省去看代码的时间 函数名.__doc__ # 查看函数的注释 函数名.__

模型字段 本文档包含了Django提供的全部模型 Field 包括 字段选项 和 字段类型 的API参考. 参见 如果内建的字段不能满足你的需求, 你可以蚕食 django-localflavor (documentation), 其中包含对特定国家和文化的各种配套代码. 同时, 也可以 自定义模型字段. 注解 严格意义上来讲, Model定义在 django.db.models.fields 里面, 但为了使用方便,它们被导入到django.db.models 中:一般使用 from djan