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    《机器学习》笔记-特征选择与稀疏学习(11)

    如今机器学习和深度学习如此火热,相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学,一定也想参与其中。不管是出于好奇,还是自身充电,跟上潮流,我觉得都值得试一试。对于自己,经历了一段时间的系统学习(参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》),现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书,并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录,同时,也会增加自己的理解,包括过程中的疑问,并尽量的和实际的工程应用和现实场景进行结合,使得知识不只是停留在理论层面,而是能够更好的指导实践。记录笔记,一方面,是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面,相信这个系列学习过程的记录,也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。

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    Boruta 和 SHAP :不同特征选择技术之间的比较以及如何选择

    来源:DeepHub IMBA 本文约1800字,建议阅读5分钟 在这篇文章中,我们演示了正确执行特征选择的实用程序。 当我们执行一项监督任务时,我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索,我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之,有不同的方法来进行特征选择。文献中最著名的是基于过滤器和基于包装器的技术。在基于过滤器的过程中,无监督算法或统计数据用于查询最重要的预测变量。在基于包装器的方法中,监督学习算法被迭代拟合以排除不太重要的特征。 通常,基于包装器的方法

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    观点 | 三大特征选择策略,有效提升你的机器学习水准

    选自Medium 机器之心编译 参与:刘晓坤、黄小天 特征选择是数据获取中最关键的一步,可惜很多教程直接跳过了这一部分。本文将分享有关特征选择的 3 个杰出方法,有效提升你的机器学习水准。 「输入垃圾数据,输出垃圾结果」——每个机器学习工程师 什么是特征选择?面对试图解决的实际问题之时,什么特征将帮助你建模并不总是很清晰。伴随这一问题的还有大量数据问题,它们有时是多余的,或者不甚相关。特征选择是这样一个研究领域,它试图通过算法完成重要特征的选取。 为什么不把全部特征直接丢进机器学习模型呢? 现实世界的问题并

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    机器学习中的特征——特征选择的方法以及注意点

    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+模型训练,而数据处理又包括了特征提取,特征表示。模型训练中有训练的策略,训练的模型,算法相关等等的一套流程,一个好的预测模型与特征提取,特征表示的方法息息相关,而算法这是作用于特征数据集上的一种策略。     以上是我个人的一些观点,如有不同见解的人,也希望你们留言,大家一起探讨,一起进步。

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