IsingFit 该网络估计程序eLasso基于Ising模型，将l1正则逻辑回归与基于扩展贝叶斯信息准则（EBIC）的模型选择相结合。 EBIC是一种适合的度量，用于识别变量之间的相关关系。 生成的网络由变量（作为节点）和相关关系（作为边）组成。 可以处理二进制数据。

K-近邻算法 文章目录K-近邻算法学习目标1.10 交叉验证，网格搜索1 什么是交叉验证(cross validation)1.1 分析1.2 为什么需要交叉验证**问题：那么这个只是对于参数得出更好的结果，那么怎么选择或者调优参数呢？**2 什么是网格搜索(Grid Search)3 交叉验证，网格搜索（模型选择与调优）API：4 鸢尾花案例增加K值调优 学习目标 掌握K-近邻算法实现过程 知道K-近邻算法的距离公式 知道K-近邻算法的超参数K值以及取值问题 知道kd树实现搜索的过程 应用KNeighborsClassifier实现分类 知道K-近邻算法的优缺点 知道交叉验证实现过程 知道超

基于matlab的svm的留一法代码实现AROMS-机器学习 机器学习的自动表示优化和模型选择框架-AROMS-Framework 这是AROMS-Framework的Matlab源代码的发布。 这是我在德国杜伊斯堡－埃森大学的智能系统小组（Intelligente Systeme）的博士项目的主要贡献。 我的博士学位论文题目为“机器学习的自动表示优化和模型选择框架”在线发表： 英博士Dipl.-Inf。 FabianBürger，2016年7月4日 与我联系的一种方法是：fabuerger | at | gmail | dot | com ==应用领域和方法== AROMS框架的应用领域是针对监督分类问题的数据处理管道的优化。 管道非常适合每项学习任务，由四个连续处理数据的元素组成： 特征选择元素选择有用的特征子集 功能预处理元素应用数据预处理方法，例如重新缩放，L2归一化或预白化 特征变换元素从流形学习和表示学习领域应用合适的特征变换，例如主成分分析（PCA），自动编码器或LLE（局部线性嵌入） 分类器元素包含分类器，并提供了多种选择，例如内核支持向量机（SVM），随机森林或人工神

分类评估指标 混淆矩阵 accuracy（准确率） 衡量模型分类准确的指标，具有很大的局限性，一般不用。 提高阈值，精确率有所提高，召回率有所降低。 precision（精确率） 表示预测为正的样本数有多少是对的 TP/TP+FP

同任何事物一样，一个软件产品或软件系统也要经历孕育、诞生、成长、成熟、衰亡等阶段，一般称为“软件生命周期”。软件生命周期模型，通俗说就是，软件开发过程中所遵循的模式，即把整个软件生存周期划分为若干阶段，使得每个阶段有明确的任务，使规模大，结构复杂和管理复杂的软件开发变的容易控制和管理。 软件生命周期模型和项目开发过程有非常紧密关系，它是经过多次实践总结出来适合于不同项目使用的经典、有效的软件开发方法，它按照软件生命周期的各个阶段划分任务，依照一定的规则和步骤，有效地进行软件开发。 选用恰当的软件生命周期模型进行软件开发，可以提高产品质量；降低项目管理难度；缩短开发进度；便于项目状态跟踪；为过程改进和度量提供基线；改善组织级的过程弱势，提高过程能力成熟度级别。 为了便于分类汇总和统计各种生命周期模型的指标和数据，结合公司软件开发过程的实际，我们选择了常用的几种基本模型进行了描述，项目开发小组在进行项目策划时，可以根据模型的适用前提、优缺点和项目的实际需要进行选择，并在《项目实施计划》中，参加评审

人工智能和机器学习--PPT05-模型选择和评价.pdf

用于不平衡学习的SMOTE变量 介绍 该软件包实现了综合少数族裔过采样技术（SMOTE）的85个变体。 除了实现之外，还提供了易于使用的模型选择框架，以能够对未见数据集的过采样技术进行快速评估。 所实现的技术： [Borderline_SMOTE1] ， [Borderline_SMOTE2] ， [ADASYN] ， [AHC] ， [LLE_SMOTE] ， [distance_SMOTE] ， [单加氧酶] ， [polynom_fit_SMOTE] ， [Stefanowski ] ， [ADOMS] ， [Safe_Level_SMOTE] ， [MSMOTE] ， [DE_oversampling] ， [SMOBD] ， [SUNDO] ， [MSYN] ， [SVM_balance] ， [TRIM_SMOTE] ， [SMOTE_RSB] ， [ProWSyn]

安然欺诈项目 休斯顿的安然综合体- 安然是美国最大的公司之一。 由于公司欺诈，它破产了。 由于联邦调查的结果，大量的安然数据（电子邮件和财务数据）已进入公共记录。 该项目旨在建立一个分类器，该分类器可以基于公共的安然财务和电子邮件数据集来预测安然员工涉及欺诈的情况。 有关安然丑闻的更多详细信息，请参见 。 工作流程 该项目分为3个主要阶段： 功能选择和工程 算法选择 选型 特征选择与工程 首先，清理数据； 由于我们对个人数据感兴趣，因此删除了与“总计”和“公园旅行社”相对应的数据。 另外，“ LOCKHART EUGENE E”数据全为零，并且也被删除。 一些功能也被删除。 由于“ to

股指期货套期保值模型选择和绩效评价——基于沪深300股指期货住址交易数据的实证分析.pdf

正向逐步模型选择算法：变量按顺序添加到活动变量集中。 该过程不涉及任何潜在协变量的统计显着性检验； 相反，它会根据变量进入活动集时的顺序生成一个排名。 该函数可以提供大小为 (K+1)xN（N 个观测值、K 个预测变量、一个解释变量）的数据集。