我们知道，在ID3算法中我们使用了信息增益来选择特征，信息增益大的优先选择。在C4.5算法中，采用了信息增益比来选择特征，以减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型的，这里面会涉及大量的对数运算。能不能简化模型同时也不至于完全丢失熵模型的优点呢？有！CART分类树算法使用基尼系数 来代替信息增益比，基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，则不纯度越低，特征越好。这和信息增益(比)是相反的。
2012 基于压缩感知理论的图像融合方法 不同的是在测量前先对稀疏矩阵进行融合，从仿真结果来看效果并不是很好，仅做介绍。 2012 一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法 针对图像小波分解系数特点，
在决策树算法原理(上)这篇里，我们讲到了决策树里ID3算法，和ID3算法的改进版C4.5算法。对于C4.5算法，我们也提到了它的不足，比如模型是用较为复杂的熵来度量，使用了相对较为复杂的多叉树，只能处理分类不能处理回归等。对于这些问题， CART算法大部分做了改进。CART算法也就是我们下面的重点了。由于CART算法可以做回归，也可以做分类，我们分别加以介绍，先从CART分类树算法开始，重点比较和C4.5算法的不同点。接着介绍CART回归树算法，重点介绍和CART分类树的不同点。然后我们讨论CART树的建树算法和剪枝算法，最后总结决策树算法的优缺点。
开门见山，我们先来看看C4.5算法是怎么弥补ID3算法不足的。对于上节提到的ID3算法不足的第一个问题，不能处理连续特征， C4.5的思路是将连续的特征离散化。比如m个样本的连续特征A有m个，从小到大排列为a1,a2,...,am，则C4.5取相邻两样本值的平均数，一共取得m-1个划分点，其中第i个划分点Ti表示为：
再使用某一特征A对数据及逆行分类后，其不确定度会减少（已经进行过一定程度的分类），此时的信息熵也会减小。假设特征A 将数据分为
1、为什么要做特征选择 在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。
机器之心专栏 机器之心编辑部 数字水印技术由于其隐蔽性、安全性的天然优势，广泛应用于多媒体盗版侵权确认、泄密溯源、隐秘通信等场景。本文中，腾讯 AI 技术中心的研究者介绍了一种基于自适应区域选择和通道参考的视频盲水印算法，相关工作已被 ACM MM2022 接收。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2209.13206 1 背景介绍 数字水印是一种将信息隐藏到多媒体载体中的技术，人们难以感知水印嵌入后载体的变化，也无法直接获取水印信息，只有生产方通过专门的检测工具才能正确提取水印信息。
主成分分析法通过克服相关性、重叠性，用较少的变量来代替原来较多的变量，而这种代替可以反映原来多个变量的大部分信息，这实际上是一种“降维”的思想。 因子分析法用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。
本篇是来自木东居士的超赞文章，是关于特征工程的一些常用的方法理论以及python实现，大家在做特征工程的时候，可以有所借鉴。
本文的研究目的是基于R语言的k-prototype算法，帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据集的聚类分析。
特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样是确定的步骤，更多是工程上的经验和权衡。因此没有统一的方法。这里只是对一些常用的方法做一个总结。本文关注于特征选择部分。后面还有两篇会关注于特征表达和特征预处理。
作者简介 陈宁，饿了么人工智能与策略部高级算法专家，负责供需平衡系统的算法与研发工作。获新加坡南洋理工大学计算机博士学位，研究方向包括：数据挖掘，机器学习，自然语言处理，软件工程等，曾发表7篇顶级国际会议 (期刊)论文。 一、前言 即时配送物流系统是外卖领域核心价值所在。区别于其他物流，这个行业的“物流”是希望30分钟内能够送到，这就对我们的算法模型具有很大的挑战。智能调度系统更是即时配送物流系统中的核心。 在本文中，我将介绍饿了么的智能调度系统，着重介绍其中的压力平衡子系统，并通过两个实例，分享机器学习算
今天应该是“计算机视觉战队”人脸专集的第2期，我们主要涉及目标检测与识别，主要在人脸领域做更多的详解。
在人脸部分和轮廓周围的基准人脸关键点位置捕获了由于头部移动和面部表情造成的刚性和非刚性面部变形。
本文主要介绍了如何对采集到的曲线数据进行分类，包括基于时间序列的数据处理、基于聚类的数据处理以及基于机器学习的曲线分类。文章还介绍了这些方法的优缺点以及适用场景，并给出了相应的代码示例。
💥聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象划分为若干个簇，使得同一个簇内的对象之间具有较高的相似性，而不同簇的对象之间具有较大的差异性。
转载自 https://www.researchgate.net/publication/323942977_jinhuasuanfaqiujieyueshuyouhuawentiyanjiujinzhan
查询与“平安银行”相关信息（所属概念板块、发布公告、属于深股通/沪股通、股东信息）
文章目录 一、Avatar 二、答题步骤 1.下载附件 2.outguess算法 总结 一、Avatar 题目链接：https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list
视频编码利用信号的信息冗余来降低数据率。无损编码依赖于：差分预测编码、变换、熵编码。有损编码通过添加量化过程来进一步提高压缩效率。
地址:https://www.cnblogs.com/pinard/p/9032759.html
有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。根据特征使用方案，有计划地获取、处理和监控数据和特征的工作称之为特征工程,目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。
梯度下降算法包含多种不同的算法，有批量梯度算法，随机梯度算法，折中梯度算法等等。对于随机梯度下降算法而言，它通过不停的判断和选择当前目标下最优的路径，从而能够在最短路径下达到最优的结果。我们可以在一个人下山坡为例，想要更快的到达山低，最简单的办法就是在当前位置沿着最陡峭的方向下山，到另一个位置后接着上面的方式依旧寻找最陡峭的方向走，这样每走一步就停下来观察最下路线的方法就是随机梯度下降算法的本质。
只有你拥有使用图形分析的技巧，并且图形分析能快速提供你需要的见解时，它才具有价值。因而最好的图形算法易于使用，快速执行，并且产生有权威的结果。
图像预处理算法的好坏直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，为了获取高质量的数字图像，很多时候都需要对图像进行降噪处理，尽可能的保持原始信息完整性（即主要特征）的同时，又能够去除信号中无用的信息。
决策树是用于机器学习最流行的算法之一，尤其对于分类和回归问题。我们每次做决策时大脑都像决策树一样工作。
数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。近年来网络 P2P借贷发展形势迅猛，一方面普通用户可以更加灵活、便快捷地获得中小额度的贷款，另一方面由于相当多数量用户出现违约问题而给 P2P信贷平台以及借贷双方带来诸多纠纷，因此根据用户历史款情况准确预测潜在是否还会发生违约就非常有必要。
Jason Pei，携程高级算法工程师，对计算广告、推荐系统、NLP等领域有浓厚兴趣。
近日，来自德国亚琛工业大学的研究人员开源了形状拟合库ShapeNet,其可以实现超实时的人脸特征点检测，也可以用在其他任何需要形状拟合的应用场景。
5.3 Boosting【**】 1.boosting集成原理 随着学习的积累从弱到强 2.实现过程 1.初始化训练数据权重，初始权重是相等的 2.通过这个学习器，计算错误率 3.计算这个学习期的投票权重 4.对每个样本进行重新赋权 5.重复前面1-4 6.对构建后的最后的学习器进加权投票 3.bagging集成与boosting集成的区别： 数据方面：
一直以来有人问：“ 数据分析 VS 数据挖掘 VS 数据科学家，它们到底有什么不同？入行大数据的话该怎么选？” 估计 90% 程序员，包括一些数据相关工作的⼩伙伴，都给不出准确回答。最近整理了这张对比长图，来回答这个问题！PS. 被问次数太多了，实属无奈
来源：Analytics Vidhya 编译：Bot 编者按：通常，我们会把基于树形结构的学习算法认为是最好的、最常用的监督学习方法之一。树能使我们的预测模型集高精度、高稳定性和易解释于一身，与线性模型不同，它能更好地映射非线性关系，适用于解决分类或回归等任何问题。 谈及基于树的学习算法，决策树、随机森林、gradient boosting等是现在被广泛应用于各种数据科学问题的一些方法。本文旨在帮助初学者从头开始学习基于树形结构进行建模，虽然没有机器学习知识要求，但仍假设读者具备一定的R语言或Python基
在 FPGA 上实现了 JPEG 压缩和 UDP 以太网传输。从摄像机的输入中获取单个灰度帧，使用 JPEG 标准对其进行压缩，然后通过UDP以太网将其传输到另一个设备（例如计算机），所有这些使用FPGA（Verilog）实现。
本文介绍了特征工程与特征选择方法，包括基于统计方法的过滤法、基于树模型的特征选择、基于机器学习的方法、以及特征选择方法的评价指标。同时，还介绍了在Python中使用sklearn库进行特征选择的方法，包括递归特征消除法、相关系数法、基于惩罚项的特征选择和基于树模型的特征选择。
使用方差选择法，先要计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征。使用feature_selection库的VarianceThreshold类来选择特征的代码如下：
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（机器学习(9)之ID3算法详解及python实现）中讲到了ID3算法，在（机器学习(11)之C4.5详解与Python实现（从解决ID3不足的视角））中论述了ID3算法的改进版C4.5算法。对于C4.5算法，也提到了它的不足，比如模型是用较为复杂的熵来度量，使用了相对较为复杂的多叉树，只能处理分类不能处理回归等。对于这些问题， CART算法大部分做了改进。由于CART算法可以
网址：https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/
特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化模型，协助理解数据产生的过程。并且常能听到“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”，由此可见其重要性。但是它几乎很少出现于机器学习书本里面的某一章。然而在机器学习方面的成功很大程度上在于如果使用特征工程。
对比学习中的温度系数是一个神秘的参数，大部分论文都默认采用小的温度系数来进行自监督对比学习（例如0.07，0.2）。然而并没有对采用小温度系数的解释，以及温度系数是如何影响学习过程的，即温度系数这个角色的意义。
从西瓜书和统计学习方法中学习了决策树的相关知识，同时在网上查找了树的知识点，最重要的是二叉树和树3种的遍历方式
距离(distance，差异程度)、相似度(similarity，相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离，这些方法作为机器学习的基础概念，广泛应用于如：Kmeans聚类、协同过滤推荐算法、相似度算法、MSE损失函数、正则化范数等等。本文对常用的距离计算方法进行归纳以及解析，分为以下几类展开：
[r,c]=size(y1); %根据低频融合算法进行图像融合
引用MBA智库百科的原文：内部审计，是建立于组织内部、服务于管理部门的一种独立的检查、监督和评价活动，它既可用于对内部牵制制度的充分性和有效性进行检查、监督和评价，又可用于对会计及相关信息的真实、合法、完整，对资产的安全、完整，对企业自身经营业绩、经营合规性进行检查、监督和评价。
AiTechYun 编辑：yining 在机器学习中，有很多方法来构建产品或解决方案，而且每种方法都有不同的假设。很多时候，如何识别哪些假设是合理的并不是件容易的事情。在最初的操作中，机器学习新手总会犯一些事后看来往往会觉得很傻的错误。所以，本文列举出了机器学习初学者所犯的6大错误。希望你可以从这些常见错误中学习，并创建更具鲁棒性的解决方案，从而带来真正的价值。 1.认为使用默认损失函数是理所当然的 均方误差很大！在刚开始的时候，这确实是一个令人惊讶的默认值。但是当它涉及到实际应用时，这个现成的损失函数对于
引言：随着计算机技术的飞速发展以及人们对智能化设备需求的提高，人体行为识别已经成为计算机视觉领域热门研究方向之一，其广泛应用于公共安防、人机交互、虚拟现实、体育运动和医疗健康等领域，具有极高的理论研究价值。早期的方法主要针对于 RGB 视频图像，由于易受复杂背景、光照强度的影响，很难达到理想效果。但随着深度传感器技术的发展，高精度获取三维骨架关节点信息变得方便可行。对比传统 RGB 视频图像数据，骨架姿势信息对行为的描述有其内在优势，它不仅能够更准确地描述人体姿态和运动状态而且不受背景复杂度及光照强度等因素的影响，同时骨架信息也可以被广泛应用于行为识别。
在机器学习中，有很多方法来构建产品或解决方案，而且每种方法都有不同的假设。很多时候，如何识别哪些假设是合理的并不是件容易的事情。在最初的操作中，机器学习新手总会犯一些事后看来往往会觉得很傻的错误。所以，本文列举出了机器学习初学者所犯的6大错误。希望你可以从这些常见错误中学习，并创建更具鲁棒性的解决方案，从而带来真正的价值。 1.认为使用默认损失函数是理所当然的 均方误差很大！在刚开始的时候，这确实是一个令人惊讶的默认值。但是当它涉及到实际应用时，这个现成的损失函数对于你想要解决的商业问题来说是最优的。 以
视频编码是对一帧帧图像来进行的。一般彩色图像的格式是 RGB 的，即用红绿蓝三个分量的组合来表示所有颜色。但是，RGB 三个颜色是有相关性的，为了去掉这个相关性，减少需要编码的信息量，通常会把 RGB 转换成 YUV，也就是 1 个亮度分量和 2 个色度分量。
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