本来想的是以理论和实践相结合，前面讲讲神经网络，后面简单讲下在weka中怎么使用BP神经网络，可惜最后时间不够。因为是讲稿，讲的要比写的多，所以很多地方口语化和省略比较严重，大家凑合着看吧。...Weka中BP神经网络的实践： Weka中的神经网络使用多层多层感知器实现BP神经网络。...让我们看看weka自带的帮助文件是怎么描述的： BP神经网络在weka中是分属这个部分的weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron 其是一个使用了反向传播...其允许我们在神经网络训练的过程中暂停和做一些修改（altering） 按左键添加一个节点（node）（节点将被自动选择以保证没有其他的节点被选择） 选中一个节点：左键单击 连接一个节点：首先选中一个起始节点...删除连接：选择一个连接的节点并且右键单击另一个节点 删除节点：右键单击一个节点 取消选择：左键单击节点或者在空白区域右键单击 标签（label）提供的原始输入（raw input）在左边 红色的节点是隐层
总第98篇 本篇讲解一些特征工程部分的特征选择(feature_selection),主要包括以下几方面： 特征选择是什么 为什么要做特征选择 特征选择的基本原则 特征选择的方法及实现 特征选择是什么...特征选择也称特征子集选择，是从现有的m个特征中选出对机器学习有用的n个特征(n<=m)，以此降低特征维度减少计算量，同时也使模型效果达到最优。...为什么要做特征选择 在实际业务中，用于模型中的特征维度往往很高，几万维，有的一些CTR预估中维度高达上亿维，维度过高会增大模型计算复杂度，但是在这么多维数据中，并不是每个特征对模型的预测都是有效果的，所以需要利用一些方法去除一些不必要特征...特征选择的基本原则 我们在进行特征选择时，主要遵循如下两个原则： 波动性 相关性 波动性是指该特征取值发生变化的情况，用方差来衡量，如果方差很小，说明该特征的取值很稳定，可以近似理解成该特征的每个值都接近...反之，方差越大，则特征对模型的区分度越好。 相关性是就是该特征和目标结果的相关性大小，常用皮尔逊相关系数来度量。
不相关或部分相关的特征可能会对模型性能产生负面影响。 在这篇文章中，您将会了解自动特征选择技术，您可以使用scikit-learn在Python中准备机器学习(所使用的)数据。 让我们开始吧。...特征选择 特征选择是一个过程，您可以自动选择数据中您感兴趣的对预测变量或输出贡献(影响)最大的特征。...数据中不相关的特征会降低许多模型的精确度，特别是线性算法和逻辑回归等线性算法。 在对数据建模之前执行特征选择的三个好处是： 减少过度配合：减少冗余数据意味着根据噪音(noise)作出决定的机会减少。...PCA的一个属性是可以在转换结果中选择维数或主成分。 在下面的例子中，我们使用PCA并选择3个主要组件。 通过查看PCA API，在scikit-learn中了解更多关于PCA类的内容。...您了解了使用scikit-learn在Python中准备机器学习数据的特征选择。
Univariate feature selection：单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标，根据该指标来判断哪些指标重要。剔除那些不重要的指标。...sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法： SelectKBest和SelectPercentile比较相似，前者选择排名排在前n个的变量，后者选择排名排在前n%的变量...Recursive feature elimination：循环特征选择 不单独的检验某个变量的价值，而是将其聚集在一起检验。...通过该算法计算所有子集的validation error。选择error最小的那个子集作为所挑选的特征。 这个算法相当的暴力啊。...Tree-based feature selection：决策树特征选择 基于决策树算法做出特征选择 参考直通车：http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.html
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...，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。...这样就将子集的选择看作是一个是一个优化问题，这里有很多的优化算法可以解决，尤其是一些启发式的优化算法，如GA，PSO，DE，ABC等，详见“优化算法——人工蜂群算法(ABC)”，“优化算法——粒子群算法...总结以及注意点 这篇文章中最后提到了一点就是用特征选择的一点Trap。个人的理解是这样的，特征选择不同于特征提取，特征和模型是分不开，选择不同的特征训练出的模型是不同的。...在机器学习=模型+策略+算法的框架下，特征选择就是模型选择的一部分，是分不开的。这样文章最后提到的特征选择和交叉验证就好理解了，是先进行分组还是先进行特征选择。
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...，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。...这样就将子集的选择看作是一个是一个优化问题，这里有很多的优化算法可以解决，尤其是一些启发式的优化算法，如GA，PSO，DE，ABC等，详见“优化算法——人工蜂群算法(ABC)”，“优化算法——粒子群算法...总结以及注意点 这篇文章中最后提到了一点就是用特征选择的一点Trap。个人的理解是这样的，特征选择不同于特征提取，特征和模型是分不开，选择不同的特征训练出的模型是不同的。...在机器学习=模型+策略+算法的框架下，特征选择就是模型选择的一部分，是分不开的。这样文章最后提到的特征选择和交叉验证就好理解了，是先进行分组还是先进行特征选择。
如何在Weka中加载CSV机器学习数据 在开始建模之前，您必须能够加载(您的)数据。 在这篇文章中，您将了解如何在Weka中加载您的CSV数据集。...阅读这篇文章后，你会知道： 关于ARFF文件格式以及它在Weka中表示数据的默认方式。 如何在Weka Explorer中加载CSV文件并将其保存为ARFF格式。...如何在ArffViewer工具中加载CSV文件并将其保存为ARFF格式。 本教程假定您已经安装了Weka。 让我们开始吧。...属性(Attribute)：一列数据被称为一个特征或属性，就像在观察的特征中那样。 每个属性可以有不同的类型，例如： 实数(Real)表示数值，如1.2。...从UCI Machine Learning存储库 (传送门)中下载文件并将其保存到iris.csv的当前工作目录中。 1.启动Weka Chooser(选择器)。
[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。...下面给出了选择k个最佳特征的基本选择算法（Manning等人，2008）： [3xto1nf136.png] 在下一节中，我们将介绍两种不同的特征选择算法：交互信息和卡方（Chi Square）。...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。
这就是特征选择技术能够帮到我们的地方！ 图 1：分类器性能和维度之间的关系 特征选择 有许多不同的方法可用于特征选择。...基于集合的决策树模型（如随机森林）可以用来对不同特征的重要性进行排序。...如果两个特征之间的相关性大于 0，这意味着增加一个特征中的值也会增加另一个特征中的值（相关系数越接近 1，两个不同特征之间的这种联系就越强）。...如果是的话，我们就只需要保留其中一个相关的，去掉其他的。 最后，我们现在可以只选择与 y 相关度最高的特征，训练/测试一个支持向量机模型来评估该方法的结果。...单变量选择 单变量特征选择是一种统计方法，用于选择与我们对应标签关系最密切的特征。
2、找到keras在tensorflow下的根目录 需要特别注意的是找到keras在tensorflow下的根目录而不是找到keras的根目录。...一般来说，完成tensorflow以及keras的配置后即可在tensorflow目录下的python目录中找到keras目录，以GPU为例keras在tensorflow下的根目录为C:\ProgramData...找到optimizers.py中的adam等优化器类并在后面添加自己的优化器类 以本文来说，我在第718行添加如下代码 @tf_export('keras.optimizers.adamsss') class...# 传入优化器名称: 默认参数将被采用 model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’sgd’) 以上这篇如何在keras中添加自己的优化器...(如adam等)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
如何对数值输入数据执行特征选择 如何选择机器学习的特征选择方法 机器学习中数据准备技术的框架 如何网格搜索数据准备技术 如何爬坡机器学习测试集 如何在 Sklearn 中保存和重用数据准备对象 如何在...使用描述性统计更好地理解你的 R 数据 如何用 R 评估机器学习算法 使用 caret 包选择特征 在 R 中保存并最终确定您的机器学习模型 如何在 R 中开始机器学习（一个周末内获得结果） 如何使用...设计并运行你在 Weka 的第一个实验 如何下载安装 Weka 机器学习工作台 如何在 Weka 中评估机器学习模型的基线表现 如何在 Weka 中估计机器学习算法的表现 用于提高准确率和减少训练时间的特征选择...、装袋和混合集成 如何在 Weka 中加载 CSV 机器学习数据 使用关联规则学习的菜篮子分析 如何在 Weka 完成多类分类项目 如何在 Weka 中规范和标准化你的机器学习数据 如何在 Weka 中用机器学习数据执行特征选择...针对机器学习问题的快速脏数据分析 如何在 Weka 中浏览回归机器学习项目 如何保存你的机器学习模型并在 Weka 中做出预测 Weka 中用于练习的标准机器学习数据集 Weka 中解决机器学习问题的模板
2.2 信息熵和条件熵的区别 下面通过一个例子来讲一下信息熵和条件熵的区别。 ? 在上面这棵“相亲决策树”中，对于结果（叶子结点），有随机变量Y={见,不见}。...那么在年龄<=30的情况下，有五种结果，见的个数占2/5；不见的个数占3/5。在年龄大于30的情况下，只有一种结果，见为0，不见为1....，然后将上述结果带入公式中，求得期望。...则公式为： 在计算过程中，使用所有特征划分数据集D，得到多个特征划分数据集D的信息增益（列表）。从这些信息增益中选择最大的，因而当前结点的划分特征便是使信息增益最大的划分所使用的特征。...基于以上特点，在使用增益信息比时，并不是直接选择信息增益率最大的特征，而是现在候选特征中找出信息增益高于平均水平的特征，然后在这些特征中再选择信息增益率最高的特征。
：https://arxiv.org/pdf/2309.02064.pdf 会议：CIKM 2023 代码：https://github.com/dudwns511/MvFS_CIKM23 1 引言 特征选择是推荐系统中的重要技术...，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。...本文使用子网络的输出进行门控，以便使用输入特征向量的汇总信息。具有相似特征模式的数据自然会产生相似的子网络输出，从而产生相似的门控结果。...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。...RS模型的参数 3 实验结果
这是数据科学中的一个哲学问题。我们应该使用什么特征选择方法:精挑细选的还是详尽所有的?答案是“看情况”。...这里的“精挑细选”指的是选择一小部分能够很好解释的有意义的功能;“详尽所有”是指在数据集中选择所有可能的特征组合。在大多数的数据科学家眼中，至少在大多数情况下，过于复杂并没有帮助。...通过以上的结论，你可能会得出结论，我喜欢精心挑选的特征。但这并不完全正确。在本文中，我将比较这两种特性选择方法，并帮助您决定应该在何处选择它们。...我解释了几种场景的不同之处，以帮助您确定如何为自己的项目选择特性选择方法。 可解释性 场景1:“您正在一家大型企业中从事一个数据科学项目。你的经理和其他利益相关者对机器学习及其潜力没有深入的了解。...然后，当你深入了解问题，与其他利益相关者建立信任，以及开发好可靠的ML流程后，可以切换到详尽的特征中。特征选择中的详尽方法使您可以在数据允许的范围内最大限度地提高模型性能。
导言 在机器学习任务中，特征选择是提高模型性能和减少过拟合的重要步骤之一。LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，提供了内置的特征重要性评估功能，帮助用户选择最重要的特征进行模型训练。...本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行特征选择与重要性评估，并提供相应的代码示例。 加载数据 首先，我们需要加载数据集并准备数据用于模型训练。...根据特征重要性评估结果，我们可以选择最重要的特征用于模型训练。...我们加载了数据集并准备了数据，然后训练了一个基础模型并得到了特征的重要性评估结果。最后，我们根据特征重要性选择了最重要的特征用于模型训练。...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用LightGBM进行特征选择与重要性评估。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定的特征选择和模型训练需求。
面向医学生/医生的实用机器学习教程 变量选择(特征选择,feature selection) ，是机器学习领域非常重要的问题，到底哪些变量是有用的，哪些是不重要的，可以删除的，怎么选才能提高模型表现，...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......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.....
功能有数据处理、特征选择、分类、回归、可视化等，支持多种数据文件格式，如arff、xrff、csv等，主流的数据格式是csv和arff。...Weka的主页面窗口有四个模块： Explorer：进行数据的特征选择、分类、回归、聚类、关联规则、数据可视化等功能，口语进行不同的实验对比不同算法的结果。...数据读取 打开Explorer界面，点击Open file，选择保存目录下的Weka_Data.csv(在公众号回复Weka_Data即可得到csv文件的下载地址)，文件中是包含20个特征的20个数据和对应的...2.2 特征选择 在Filter选择weka-filters-supervised – attribute下的AttributeSelection，该界面有两个选项，evaluator是评价特征集合有效性的方法...Ranker中可以设置阈值，低于这个阈值的特征将被扔掉，我们将阈值设置为0，点击apply，可以看到特征被重新排序，低于阈值的已被删掉。 ? ?
本文提出了多场景特征选择(MultiFS)框架来解决此问题，MultiFS能考虑场景间的关系，并通过分层门控机制为每个场景选择独特的特征。...具体的做法为：MultiFS首先通过场景共享门控机制获取所有场景下的特征重要性；然后通过场景特定的门控机制，从前者较低的重要性特征中识别出场景独特的特征重要性；最后对这两个门控机制进行约束使得模型可学习...基于上述公式进一步定义 MSRS 的特征选择问题，通常情况对于特征向量 x_i^k 有m个特征域，为更好的表征原始特征，推荐系统中会使用embedding table来映射原始特征，MSRS中的特征选择问题定义为...将场景特征选择表述成为每个特征emb表征分配一个二进制门控向量。向量中的0-1值表示丢弃或者保留这个特征。...e_{j}^{(i)}) 然而，MSRSs中的场景之间通常有许多重叠的特征，因此独立优化每个门控G无法有效利用跨场景的共享信息。
图1 特征选择在微博的演进 人工选择 在互联网领域，点击率预估（Click Through Rate）被广泛地应用于各个业务场景，在微博，CTR预估被应用在各个业务的互动率预估中。...LR模型产出后，算法人员通常会对模型中的权重进行人工审查，确保高权重特征的业务含义是符合预期的。...从严格的意义讲，降维法不能叫作特征“选择”/“筛选”方法，因为降维法（如PCA、SVD）原理是将高维度特征压缩到低维空间中，压缩的过程中造成了信息的丢失和损失，却在低维空间保留（生产）了新的区分度更高的特征集合...该类方法的思路是先根据现有的特征集合和数据，对模型进行训练，然后根据模型的效果（如AUC、准确度等）和特征自身的权重大小来对特征进行选取。...本文首先介绍了不同特征选择算法的各自特点及其在微博业务应用中的演进历程，最后通过对比试验，给出了不同方法对于模型预测性能效果的提升，希望能够对读者有参考价值。
第5课：对数据进行功能选择 并不是数据集中的所有属性都与您想要预测的属性可能相关。 您可以使用功能选择来标识和输出变量最相关的那些属性。 在本课中，您将可以熟练地使用不同的特征选择方法。...探索其他特征选择方法，如使用information gain (entropy)。 在“Process”选项卡和“Remove”按钮中探索选择要从数据集中删除的功能。...回归是用来预测一个真实的有价值的结果（如一美元的价值），而不同于用来预测一个类别（如“狗”或“猫”）。 在本课中，您将发现可以用于回归问题的5个最佳的回归算法。...右键单击“Result list（结果列表）”中的结果，然后单击“Save model（保存模型）”，并输入文件名，如“糖尿病final”。...您刚刚在整个训练数据集上训练出最终模型，并将生成的模型保存到文件中。 您可以将此模型加载到Weka中，并使用它来预测新数据。
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