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特征选择的一般过程: 1.生成子集:搜索特征子集,为评价函数提供特征子集 2.评价函数:评价特征子集的好坏 3.停止准则:与评价函数相关,一般是阈值,评价函数达到一定标准后就可停止搜索 4.验证过程:在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性 1.生成子集 搜索算法有 完全搜索.启发式搜索.随机搜索 三大类. (1)完全搜索 <1>宽搜(Breadth First Search):时间复杂度高,不实用 <2>分支界限搜索(Branch and Bound):其实就是宽搜加上深度的限

一. 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中,特征数量可能较多,其中可能存在不相关的特征,特征之间也可能存在相关性,容易导致如下的后果: 1.     特征个数越多,分析特征.训练模型所需的时间就越长,模型也会越复杂. 2.     特征个数越多,容易引起“维度灾难”,其推广能力会下降. 3.     特征个数越多,容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题,导致模型效果下降. 4.     对于模型来说,可能会导致不适定的情况,即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动. 特征选择,能

catalogue 0. 引言 1. Byte-sequence N-grams 2. Opcodes N-grams 3. API and Functions calls 4. Use of registers 5. Call Graphs 6. Malware as an Image 7. Detection of malware using dynamic behavior and Windows audit logs 8. 其他方法: Novel Feature Extraction,

1. 背景 1.1 问题 在机器学习的实际应用中,特征数量可能较多,其中可能存在不相关的特征,特征之间也可能存在相关性,容易导致如下的后果: (1) 特征个数越多,分析特征.训练模型所需的时间就越长,模型也会越复杂. (2) 特征个数越多,容易引起"维度灾难",其推广能力会下降. (3) 特征个数越多,容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题,导致模型效果下降. (4)对于模型来说,可能会导致不适定的情况,即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动. 特征选择,能剔除不相关.冗

绘制了一张导图,有不对的地方欢迎指正: 下载地址 机器学习中,特征是很关键的.其中包括,特征的提取和特征的选择.他们是降维的两种方法,但又有所不同: 特征抽取(Feature Extraction):Creatting a subset of new features by combinations of the exsiting features.也就是说,特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射. 特征选择(Feature Selection):choosing a subset of all

SELECT * from MS_SFMX,MS_MZXX WHERE MS_SFMX.MZXH = MS_MZXX.MZXH and MS_MZXX.JGID = 1 and MS_MZXX.JZRQ is null and MS_MZXX.MZLB = 1 and MS_MZXX.YQSB = 1 and MS_MZXX.CZGH = '8888' and MS_MZXX.SFFS = 0 上面是门诊个人汇总的信息,里面是疫苗费是门诊收款处收疫苗费产生的, SELECT * from MS_

题意: 给你n个子串和一个母串,让你重排母串最多能得到多少个子串出现在重排后的母串中. 首先第一步肯定是获取母串中每个字母出现的次数,只有A T C G四种. 这个很容易想到一个dp状态dp[i][A][B][C][D] 表示在AC自动机 i 这个节点上,用了A个A,B个T,C个C,D个G. 然后我算了一下内存,根本开不下这么大的内存. 看了网上题解,然后用通过状压把,A,B,C,D压缩成一维. 这个状压就是通过进制实现需要实现唯一表示 bit[0] = 1; bit[1] = (num[0]

题意:先给你一个不超过1000000长度的大串s:接下来输入一个n代表接下来输入的小串个数,小串长度不超过6. 小串分两种类型0和1类型. 0类型表示小串在大串中的最大匹配个数就是常规的AC自动机的做法. 1类型表示小串在大串中不能重合的最大匹配数. 依次输出结果.(所有的串只包含小写字母) 按样例输出,注意每组测试数据后有一个换行. 题意我不想写了抄的,抄这里的 (不好意思啦) 0 类型的就是最开始的模板题 1 类型的处理方式就是,在建立字典树的时候弄一个dep数组,记录每一个节点的深度 然后

题意: 给你N个模板串,并且给你一个文本串, 现在问你这个文本串最少需要改变几个字符才能使得它不包含任何模板串. (以上字符只由A,T,G,C构成) 题解: 刚开始做这一题的时候表示很懵逼,好像没有学过这种类型的问题. 后面仔细想想,在之前的题目中,学会了求出不包含任何模板串的方案数. 这题可以转化下,求出所有不包含任何模板串的方案中与原串最少的不同数目. 根据这个DP dp[i][j] 表示走到长度为 i 的时候,在AC自动机 j 这个节点上最多与原串不同的个数. 然后这题就变成SB题了. 1