大数据-算法-面向不均衡数据和情感词典构建的特征选择方法研究.pdf

包含各种特征选择方法如：%MIFS %mRMR %CMIM %JMI %DISR CIFE %ICAP %CondRed %BetaGamma %CMI

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机器学习中常用的特征选择方法详解.docx

Jx-WFST：包装特征选择工具箱 《迈向人才科学家：共享与学习》--- 介绍 该工具箱提供了 13 种包装器特征选择方法 Demo_PSO提供了如何在基准数据集上应用 PSO 的示例 这些方法的源代码是基于伪代码和论文编写的 用法 采用主要功能jfs进行特征选择。 您可以通过将from FS.pso import jfs的pso更改为来切换算法 如果你想使用粒子群优化（PSO），那么你可以写 from FS.pso import jfs 如果你想使用差分进化（DE），那么你可以写 from FS.de import jfs 输入 feat ：特征向量矩阵（实例x特征） label ：标签矩阵（实例x 1） opts : 参数设置 N ：解决方案的数量/人口规模（对于所有方法） T ：最大迭代次数（对于所有方法） k : k -最近邻中的k -值 输出 Acc : 验证模型的

打光要点分析 其他光源选型要领： 1、了解特征点面积大小，选择合适尺寸的光源； 2、了解产品特性，选择不同类型的光源； 3、了解产品的材质，选择不同颜色的光源； 4、了解安装空间及其他可能会产生障碍的情况，选择合适的光源；

支持向量机回归的参数选择方法

选择光源的基本知识，技巧，在不同场合如何选择不同的光源

一种面向高维数据的DS-ALasso变量选择方法，邱建荣，罗汉，变量选择是高维数据分析的重要环节，Laaso方法不具有Oracle性质且存在在处理维数大于样本量的数据结构时只能选取个变量的缺点，为解�

变量相关情况下高维数据变量选择方法，段乾鹏，郑少智，当变量之间具有较强相关性时，单个惩罚函数的变量选择方法效果会大大降低。文章提出组合惩罚的系数的拉普拉斯收缩变量选择方法，