二、 特征选择 2.1 信息增益 2.2 信息增益比 二、 特征选择 特征选择的关键是：选取对训练数据有较强分类能力的特征。若一个特征的分类结果与随机分类的结果没有什么差别，则称这个特征是没有分类能力的。 通常特征选择的指标是：信息增益或者信息增益比。这两个指标刻画了特征的分类能力。 对于分布 ，熵为 。 定义数据集 的经验熵为：...

二、特征选择 2.1 过滤式特征选取 2.1.1 VarianceThreshold 2.1.2 SelectKBest 2.1.3 SelectPercentile 2.2 包裹式特征选取 2.2.1 RFE 2.2.2 RFECV 2.3 嵌入式特征选择 二、特征选择 2.1 过滤式特征选取 2.1.1 VarianceT...

表空间操作 创建表空间 查看表空间 删除表空间 表空间操作 http:/ /${VEARCH_URL}代表master服务, $db_name是创建的库名, $space_name是创建的表空间名 创建表空间 curl - XPOST - H "content-type: application/json" - d ' { ...

React 来源(书栈小编注) React React 是用于构建用户界面的 JAVASCRIPT 库。 仅仅是 UI： 许多人使用 React 作为 MVC 架构的 V 层。尽管 React 并没有假设过你的其余技术栈，但它仍可以作为一个小特征轻易地在已有项目中使用。 虚拟 DOM： React 为了更高超的性能而使用虚拟 DOM 作为其不...

6. 学习分类文本 1 有监督分类 1.1 性别鉴定 1.2 选择正确的特征 1.3 文档分类 1.4 词性标注 1.5 探索上下文语境 1.6 序列分类 1.7 其他序列分类方法 2 有监督分类的更多例子 2.1 句子分割 2.2 识别对话行为类型 2.3 识别文字蕴含 2.4 扩展到大型数据集 3 评估 3.1 测试集 3....

四、DeepCrossing 4.1 原始特征 4.2 模型 4.3 实验 四、DeepCrossing 人工特征组合在很多模型中扮演非常重要的角色，但对于 web-scale 任务而言，由于特征数量非常庞大，人工组合特征不太现实。 论文 “Deep Crossing: Web-Scale Modeling without Manuall...

四、特征选择 4.1 特征选择原理 4.1.1 子集搜索 4.1.2 子集评价 4.2 过滤式选择 4.3 包裹式选择 4.4 嵌入式选择 四、特征选择 对于一个学习任务，给定了属性集，其中某些属性可能对于学习来说是很关键的，但是有些属性可能就意义不大。 对当前学习任务有用的属性称作相关特征relevant feature 。 对...

Hprose 2.0 for Node.js 新增了许多特征： 增加了数据推送的支持。 oneway 调用支持。 增加了对幂等性（idempotent）调用自动重试的支持。 增加了（伪）同步调用支持。 客户端增加了负载均衡，故障切换的支持。 对客户端调用和服务器发布的 API 进行了优化，将多余的位置参数改为命名参数。 增加了新的中间件处理器支持，可以...

用户特征提取网络 1. 提取用户ID特征 2. 提取用户性别特征 3. 提取用户年龄特征 4. 提取用户职业特征 5. 融合用户特征 用户特征提取网络 理解Embedding后，我们就可以开始构建提取用户特征的神经网络了。 用户特征网络主要包括： 将用户ID数据映射为向量表示，通过全连接层得到ID特征。 将用户性别数据映射为向量...

1.13. 特征选择 1.13. 特征选择 1.13.1. 移除低方差特征 1.13.2. 单变量特征选择 1.13.3. 递归式特征消除 1.13.4. 使用 SelectFromModel 选取特征 1.13.4.1. 基于 L1 的特征选取 1.13.4.2. 基于 Tree（树）的特征选取 1.13.5. 特征选取作为 pipeline...