特征选择

问题描述 大家都是怎么进行特征选择的啊 对图像选择一个特征进行特征提取,请问有什么特征选择算法啊.大家都是怎么选择特征的? 解决方案 HOG SIFT SUEF DOG LOG边缘等各种都可以,就看你的应用需要什么的算法 解决方案二: 如何进行特征选择?

问题描述 由于没有接触个文本挖掘的相关技术,却要完成这个设计,我不太会做,哪位高手有这个特征表示和特征选择方法的源代码和程序,请高手发出来共享下,我不甚感激.谢谢 解决方案 解决方案二:能详细一点么?解决方案三:就是一个程序的实现用文本挖掘的算法来实现特征选择和特征表示能加个qq详谈吗?923893213谢谢

11.64 基于成对约束的属性特征选择 属性学习常面临低层特征维度特别高的问题.例如,在 Animals With Attributes 数据集中,每张图片对应 6 种类型的特征,即 2 688 维的 RBG 颜色直方图特征.1 526 维的 Phog 特征.2 000 维的 Sift特征.2 000 维的 rgbSift 特征.2 000 维 Surf 特征和 2 000 维的局部自相似直方图(LSS,local self-similarity histograms)特征.直接利用这些庞大的低

要将机器学习算法应用于时间序列数据,需要特征工程的帮助. 例如,单变量的时间序列数据集由一系列观察结果组成,它们必须被转换成输入和输出特征,才能用于监督性学习算法. 但这里有一个问题:针对每个时间序列问题,你可以处理的特征类型和数量,却并没有明确的限制.当然,古典的时间序列分析工具(如相关图correlogram)可以帮助评估滞后变量(lag variables),但并不能直接帮助开发者对其他类型的特征进行选择,例如从时间戳(年.月.日)和移动统计信息(如移动平均线moving average)

11.74 并行大规模特征选择 特征选择是从原始特征中选择一些子集,也称最佳子集选择或属性约简.特征选择本质上继承了奥卡姆剃刀(Occam's Razor)的思想,即从一组特征中选出一些最有效的特征,使之构造出来的模型更好.作为典型的数据降维方法,针对于"维灾难",可以达到降维的目的.对于分类来说,特征选择可以从众多的特征中选择对分类最重要的那些特征,去除原数据中的噪音,同时避免过度拟合,改进预测性能,使学习器运行更快.效能更高,而且通过剔除不相关的特征可使模型更为简单,容易解释. 图

11.50 基于稀疏特征选择的异质人脸图 像合成 分析发现现有的人脸画像 - 照片合成算法[3-7]多是基于 K 近邻的,即对于任意的输入图像块,均从训练图像块中选择固定个数 ( 例如 K) 的近邻.而实际中对于某些测试块,由于训练集大小限制,找到的距离最近的或者最相关的块的个数可能比K小,也可能比K大,并不一定完全等于K,而多出来的"近邻"块对算法而言相当于噪声,这给合成结果带来了一定的噪声. 稀疏表示在图像超分辨重建[8] .图像去噪 [9]以及图像修复[10]中的应用已经取得一定

2.6 特征选择 我们的CPU模型只有6个特征.通常,我们遇到实际环境的数据集会具有来自多种不同观测数据的非常大量的特征.另外,我们会在不太确定哪些特征在影响输出变量方面比较重要的情况下,不得不采用大量的特征.除此之外,我们还有会遇到可能要分很多水平的分类变量,对它们我们只能创建大量的新指示变量,正如在第1章里所看到的那样.当面对的场景涉及大量特征时,我们经常会发现输出只依赖于它们的一个子集.给定k个输入特征,可以形成2k个不同的子集,因此即使对于中等数量的特征,子集的空间也会大到无法通过逐个子

1 问题      模型选择问题:对于一个学习问题,可以有多种模型选择.比如要拟合一组样本点,可以使用线性回归,也可以用多项式回归.那么使用哪种模型好呢(能够在偏差和方差之间达到平衡最优)?      还有一类参数选择问题:如果我们想使用带权值的回归模型,那么怎么选择权重w公式里的参数? 形式化定义:假设可选的模型集合是,比如我们想分类,那么SVM.logistic回归.神经网络等模型都包含在M中. 2 交叉验证(Cross validation)      我们的第一个任务就是要从M中选择最好

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).

在机器学习中,一般都会按照下面几个步骤:特征提取.数据预处理.特征选择.模型训练.检验优化.那么特征的选择就很关键了,一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的,因为模型本身的参数并没有太多优化的点,反而特征这边有时候多加一个或者少加一个,最终的结果都会差别很大. 在SparkMLlib中为我们提供了几种特征选择的方法,分别是VectorSlicer.RFormula和ChiSqSelector. 下面就介绍下这三个方法的使用,强烈推荐有时间的把参考的文献都阅读下,会有所收获! Vect