特征选择的三种方法介绍： 过滤型： 选择与目标变量相关性较强的特征。缺点：忽略了特征之间的关联性。 包裹型： 基于线性模型相关系数以及模型结果AUC逐步剔除特征。如果剔除相关系数绝对值较小特征后，AUC无大的变化，或降低…

绘图：Geogebra和Visio   http://muchong.com/bbs/viewthread.php?tid=4523749&fpage=1 现代控制理论粗略讲包括三个部分：线性系统理论…

在对如传感器数据等时间序列数据进行机器学习时，特征提取是非常重要的一环，本文主要介绍时序数据特征提取的几种方法。 1 时域与频域 时域和频域是信号的基本性质，这样可以用多种方式来分析信号，每种方式提供了不同的角度。解决问…

之前用 python 给 nuswide 提取了 VGG19 特征，因为文件太大，超过 .mat 限制，存成 .h5，见 [1]。现在一个 matlab 程序要读，可以用 h5disp 查看 .h5 文件内容的结构（各个…

我们进行参数估计的方法一般主要有最大似然估计和贝叶斯估计。这里提一下两种估计的门派来加深理解： 最大似然估计属于统计学里的频率学派。频率派从事件本身出发，认定事件本身是随机的。事件在重复试验中发生的频率趋于极限时，这个极…

起步 本章介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。不过这可能需要你之前阅读过这方面的知识。 前置阅读 分类算法之决策树（理论篇） 分类算法之决策树（应用篇） 本文使用将使用《应用篇》中的训练…

1. 机器学习 EDA lantern 特征工程 yellowbrick Featuretools 模型解释 SHAP Lime 通用 Scikit-learn 自动化机器学习 mljar-supervised 2. 统…

一、独热编码（One-Hot Encoding）介绍 One-hot在数字电路中被用来表示一种特殊的位元组合，该字节里，仅容许单一位元为1，其他位元都必须为0。之所以称为one-hot就是因为只能有一个1（hot）。若情…

机器学习(maching learning)是什么？ 总的来说就是教计算机怎么认识图片、自然语言等，现在主要是视觉，和听觉。 什么是神经网络？ 1.生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生…

最近研读了 Boyd 2011 年那篇关于 ADMM 的综述。我从这篇综述里整理出了一个条思路，顺着这个思路看下去，就能对 ADMM 原理和应用有个大概的了解。因此，此文可以当做 ADMM 的快速入门。 交替方向乘子法（…

【机器学习】 1) 云端可视化机器学习/深度学习量化平台 http://t.cn/RHb9PxI 2) SWATS：自动由Adam切换为SGD而实现更好的泛化性能 http://t.cn/RHqPJuw 3) +Mome…

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