2020年4月28日

9、主成分分析

摘要: 一、用自己的话描述出其本身的含义: 1、特征选择 2、PCA 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 答:一、特征选择就是特征降维中进行人工选择的方式,主观性剔除不要的特征。而PCA则是特征降维中除了特征选择的另一种降维方法,中文名为主成分分析技术,他的作用是尽可能降低原数据的维数,简化数据。 二、两 阅读全文

posted @ 2020-04-28 15:58 郑点水 阅读(130) 评论(0) 推荐(0) 编辑

8、特征选择

摘要: 用过滤法对以下数据进行特征选择: [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求: 1、Variance Threshold(threshold =1.0) 2、将结果截图放上来(没有条件的备注说明原因)注意:每个人的电脑ID是不一样的 方差为1时: 阅读全文

posted @ 2020-04-28 15:38 郑点水 阅读(92) 评论(0) 推荐(0) 编辑

7.逻辑回归实践

摘要: 1.逻辑回归是怎么防止过拟合的?为什么正则化可以防止过拟合?(大家用自己的话介绍下) 答:算法层面可以通过正则化来防止,数据层面可以通过加大样本量或者通过特征选择减少特征量,过拟合归根结底就是是太过贴近于训练数据的特征了,正则化中的L1正则便是通过增大正值向降低模型复杂度,L2正则则是通过使参数趋于 阅读全文

posted @ 2020-04-28 15:21 郑点水 阅读(145) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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