1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ,或属性选择( Attribute Selection ) ,是指从全部特征中选取一个特征子集,使构造出来的模型更好。 (2) 为什么要做特征选择 在机器学习的实际应用中,特征数量往往较多,其中可能存在不相关的特征,特征之间也可能存在相互依赖,容易导致如下的后果: 特征个数越多,分析特征、训练模型所需的时间就越长。 特征个数越多,容易引
特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ,或属性选择( Attribute Selection ) ,是指从全部特征中选取一个特征子集,使构造出来的模型更好。
函数依赖集的闭包 F:FD的集合称为函数依赖集。 F闭包:由F中的所有FD可以推导出所有FD的集合,记为F+。 例1,对于关系模式R(ABC),F={A→B,B→C},求F+。 根据FD的定义,可推出F+={φ→φ,A→φ,A→A,A→B,A→C,A→AB,A→BC,A→ABC,…},共有43个FD。其中,φ表示空属性集。 属性集闭包 属性集闭包定义 : 对F,F+中所有X→A的A的集合称为X的闭包,记为X+。可以理解为X+表示所有X可以决定的属性。 属性集闭包的算法: A+:将A置入A+。对每一FD,若左
本来是为了复习数据库期末考试,结果找了一圈都没有发现比较好的解释,通过查阅资料和总结,为大家提供通俗易懂的解法,一听就会!并且配有速记口诀!介是你没有玩过的船新版本包含最小依赖集求法候选码求法
转换成3NF的保持函数依赖的分解算法: ρ={R1<U1,F1>,R2<U2,F2>,...,Rk<Uk,Fk>}是关系模式R<U,F>的一个分解,U={A1,A2,...,An},F={FD1,FD2,...,FDp},并设F是一个最小依赖集,记FDi为Xi→Alj,其步骤如下: ① 对R<U,F>的函数依赖集F进行极小化处理(处理后的结果仍记为F); ② 找出不在F中出现的属性,将这样的属性构成一个关系模式。把这些属性从U中去掉,剩余的属性仍记为U; ③ 若有X→A€ F,且XA=U,则ρ={R},算法
1.Tab键可以补全函数、变量名、指定数据框的行名列名等,能够有效避免错误输入与提高效率
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一、 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中,特征数量可能较多,其中可能存在不相关的特征,特征之间也可能存在相关性,容易导致如下的后果: 1. 特征个数越多,分析特征、训练模型所需的时间就越长,模型也会越复杂。 2. 特征个数越多,容易引起“维度灾难”,其推广能力会下降。 3. 特征个数越多,容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题,导致模型效果下降。 4. 对于模型来说,可能会导致不适定的情况,即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动。 特征选择,能剔除不相关、
一、基础概念 实体:现实世界中客观存在并可以被区别的事物。比如“一个学生”、“一本书”、“一门课”等。 属性:教科书上解释为:“实体所具有的某一特性”,由此可见,属性一开始是个逻辑概念,比如说,“性别”是“人”的一个属性。在关系数据库中,属性又是个物理概念,属性可以看作是“表的一列”。 元组:表中的一行就是一个元组。 分量:元组的某个属性值。 码:表中可以唯一确定一个元组的某个属性(或者属性组),如果这样的码有不止一个,那么大家都叫候选码,我们从候选码中挑一个出来做老大,它就叫主码。 全码:如果一个码包含了
今天在使用连接操作时发现:虽然都是合并操作函数,dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异,不同的数据结构,结果也会存在偏差。
最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。如m个自变量会拟合2m-1个子集回归方程,然后用回归方程的统计量作准则(如交叉验证误差、Cp、BIC、调整R2等指标)从中挑选。
第二部分:使用分类变量预测存活结果 在《Kaggle项目实战》 泰坦尼克:从R开始数据挖掘(一)中,我们介绍了R中有关导入数据的知识。我们仅用目标变量作为预测变量,现在试着用数据集中的其他变量来更有效的预测结果吧。 这场灾难中,“妇女和儿童优先”是为人熟知的,所以我们首先看看性别变量和年龄变量,观察一下它们能够导致生存结果的不同。我们首先看一下乘客的性别。将数据载入R后,看一下这个变量的摘要: > summary(train$Sex) female male 314 577 船上的大部分
坑:rnorm(10,mean = 0,sd = 18)rnorm(10,mean = 0,sd = 18)<(-2) :[]中和[]外是两个向量。
约等于表格:1.数据框不是一个具体文件,只是R语言内部的一个数据;2.数据框每一列只能有一种数据类型
韦恩图用于展示在不同集合之间的数学或逻辑联系,尤其适合用来表示集合(或)类之间的“大致关系”。
函数依赖的定义:设R(U)是一个属性集U上的关系模式,X和Y是U的子集。若对于R(U)的任意一个可能的关系r,r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等, 而在Y上的属性值不等, 则称 “X函数确定Y” 或 “Y函数依赖于X”,记作X→Y。即只要 X 上的属性值相等,Y 上的值一定相等。
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关系模式的外延和内涵 一个关系模式包含外延和内涵。 外延就是通常所说的关系、表或当前值。由于用户经常进行增删改查,所以外延是与时间有关的。 内涵是与时间独立的,是对数据的定义以及数据完整性约束的定义。对数据的定义包括关系、属性、域的定义和说明。 对数据完整性约束主要包括两个方面: 静态约束:涉及数据之间的联系(函数依赖)、主键和值域的设计。 动态约束:定义各种操作(增删改)对关系值的影响。 一般就把内涵称为关系模式。 关系模式的冗余和异常 数据冗余是指同一个数据在系统中多次出现。 由于数据的冗余,在对数据进
其中: M(x) 表示 x 是人 Mortal(x) 表示 x 是要死的 ∀x 表示对于所有个体 x
[]中括号里面的可以是逻辑值判断,可以是具体的值(即下标),可以是函数,可以是向量
这节课学习的内容在实践中基本不会用到这些概念, 不过感觉如果想深入了解数据库的底层特别是看数据库的底层数据操作函数源代码, 特别是想要了解其处理逻辑的原则, 那么这些概念应该还是很有参考性的.
A 集合是非空集合 , A ≠ ∅, 并且 R 关系是 A 集合上的二元关系 , R ⊆ A × A;如果 R 关系是 自反 , 对称 , 传递的 , 那么称 R 关系是等价关系。
可以通过分号; 连接不同的代码(如赋值加输出,赋值加输出还可以靠将赋值代码加上圆括号)
df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
当 A 和 B 都是有限集合时, 函数和一般关系具有如下差别: 关系和函数的数量不同: 从 A 到 B 的不同关系有
近日,机器之心邀请了南京大学人工智能学院研究助理卞超通过线上分享的方式介绍他们入选 AAAI 2020 的研究论文《An Efficient Evolutionary Algorithm for Subset Selection with General Cost Constraints》。这篇论文提出了一个高效的演化算法 EAMC,来解决一般约束下的子集选择问题。本文将对这项研究成果进行介绍。
方式:RStudio中,菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
1)现在学“表格” 二维:二维有两个:(1)matix 矩阵 —— 二维,只允许一种数据类型。(2)data.frame 数据框—— 二维,每列只允许一种数据类型(列与列之间相不相同都行)。
思路就是将所有miRNA的靶基因做成一个以miRNA名字来命名的列表,批量预测你自己候选miRNA的靶基因,就只需要取这个列表的子集就可以了。
title: "数据框取子集、修改和连接的方法" output: html_document date: "2023-03-18" 先生成一个数据框df1作为示例数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4), change = rep(c("up","down"),each = 2), score = c(5,3,-2,-4)) df1 ## gene change scor
第一篇:集合与推理方法 1:我们为什么要学习形式语言与自动机 任何一门科学都有其自身的理论基础,计算机科学也是这样.大家现在看看计算机的技术变化的很快,现在我们很流行的框架和工具很有可能几年内就会变成过时的东西.但是计算机科学的整体的思维不会变,在学习中,我们更要应该看思考能力的培养,如何清楚的表达自己的能力,如何清晰地解决问题的能力以及自己还欠缺的能力.这方面的东西在我看来,是具有持久的价值的,学习理论能够拓展人们的思维,并能使人们在这方面得到训练. 说回形式语言与自动机,大家在大学学习中可能离形式语言与
加权拟阵问题是一个组合优化问题,其中我们需要在满足某些约束条件的情况下,从给定的集合中选择一个子集,使得该子集的权重达到最大或最小。在这个问题中,我们特别关注最小权重最大独立子集的加权拟阵问题。
初级统计函数 max() ,min() , mean() , median() ,var()方差 , sd()标准差 , sum()总和, length(x) # 长度(x中元素的个数), unique(x) #去重复(第一次出现不为重复,第二次出现为重复),duplicated(x)#检查重复值 , table(x) 重复值(因子)统计 ,sort(x) #排序 , dim() 查看行列数, nrow()查看行数,ncol() 查看列数
任何一门科学都有其自身的理论基础,计算机科学也是这样.大家现在看看计算机的技术变化的很快,现在我们很流行的框架和工具很有可能几年内就会变成过时的东西.但是计算机科学的整体的思维不会变,在学习中,我们更要应该看思考能力的培养,如何清楚的表达自己的能力,如何清晰地解决问题的能力以及自己还欠缺的能力.这方面的东西在我看来,是具有持久的价值的,学习理论能够拓展人们的思维,并能使人们在这方面得到训练.
if(!require())install.packages()----会返回:逻辑值!
有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为C1和C2的轮船,其中集 装箱i的重量为Wi,且
以深度优先方式搜索问题解的算法【回溯法是优化的暴力遍历,即一棵树在特定条件作为剪枝函数,树可以提前截掉,省去一些子节点。完全暴力遍历则是需要全部叶子节点都考虑】
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
内置数据多用于新手练习,eg:iris、volcano、letters、LETTERS
如果我们有一个求集合的所有子集(包括集合自身)的需求,即有一个集合s,包括两个元素 <a,b>,则其所有的子集为<a,ab,b>.
从左至右逐个字符地对源程序进行扫描,产生 一个个的单词符号,把作为字符串的源程序改造成为单词符号串的中间程序或者说:逐个读入源程序字符,并按照词法规则分割成一系列单词,再转换成单词串,同时进行词法检查。
哈喽,我是学习生物信息学的阿榜!非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记,将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误,欢迎指正。让我们一起加油,一起学习进步鸭? 这份思维导图可以
行人检测是目标检测领域研究最广泛的任务之一,也一直是计算机视觉任务中的热点和难点。行人检测任务是给出图像或视频中所有行人的位置和大小,一般用矩形框标注。行人检测技术可以与目标跟踪、行人重识别等技术结合,应用于汽车无人驾驶系统、智能视频监控、人体行为分析等领域。在实际场景中, 由于行人与物体、行人间互相遮挡以及交通标志、橱窗中的模特等相似信息的干扰,行人检测任务仍然存在很大的挑战。
什么是秃头? 掉一根头发,不是秃头; 再掉一根头发,不是秃头; … 掉最后一根头发,也不是秃头; 这种反常识的推论就是秃头悖论。
数据框、矩阵取子集,逗号的两边分别表示行和列,要么是行名列名,要么是行号列号,还可以是逻辑值。
将一个难以直接解决的大问题,划分成一些规模较小的子问题,以便各个击破,分而治之。更一般地说,将要求解的原问题划分成k个较小规模的子问题,对这k个子问题分别求解。如果子问题的规模仍然不够小,则再将每个子问题划分为k个规模更小的子问题,如此分解下去,直到问题规模足够小,很容易求出其解为止,再将子问题的解合并为一个更大规模的问题的解,自底向上逐步求出原问题的解。
从数学角度讲,特征工程就是将原始数据空间变换到新的特征空间,或者说是换一种数据的表达方式,在新的特征空间中,模型能够更好地学习数据的规律。
约等于表格 但是:列有要求(同一列只允许同一种数据类型);不是文件(可以导出来成为一个文件);
生物R包网站Bioconductor-安装方式BiocManager::install("包名")
离散数学与组合数学-08谓词逻辑 离散数学与组合数学-数理逻辑-02谓词演算及其形式系统 离散数学公式 !符号 代码 含义
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