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机器学习深度研究:特征选择中几个重要的统计学概念

↑↑↑点击上方蓝字,回复资料,10个G的惊喜 问题引出 当我们拿到数据并对其进行了数据预处理,但还不能直接拿去训练模型,还需要选择有意义的特征(即特征选择),这样做有四个好处: 1、避免维度灾难 2、降低学习难度 3、减少过拟合 4、增强对特征和特征值之间的理解 常见的特征选择有三种方法: 过滤法(Filter):先对数据集进行特征选择,然后再训练学习器,特征选择过程与后续学习器无关。 包装法(Wrapper):根据目标函数(通常是预测效果评分),每次选择若干特征,或者排除若干特征。 嵌入法(Embedding):先使用机器学习模型进行训练,得到各个特征的权值系数,根据系数从大到小选择特征。 其中,过滤法是最简单,最易于运行和最易于理解的。 过滤法核心思路就是考察自变量和目标变量之间的关联性、相关性,设定阈值,优先选择与目标相关性高的特征。 主要方法: 1、分类问题:卡方检验(chi2),F检验(f_classif), 互信息(mutual_info_classif) 2、回归问题:相关系数(f_regression), 信息系数(mutual_info_regression) 卡方检...

Serverless 的初心、现状和未来

作者|不瞋 导读:Serverless 是如何产生的?当前有哪些落地场景?Serverless 的未来又将如何?本文分享了阿里云高级技术专家不瞋对于 Serverless 的看法,回顾其发展历程,并对 Serverless 的发展趋势做出预测。 源起 回望整个计算机技术发展史,我们会发现 “抽象、解耦、集成” 的主题贯穿其中。产业每一次的抽象、解耦、集成,都将创新推向新的高度,也催生出庞大的市场和新的商业模式。 大型机时代,硬件和软件都是定制化的,使用专有的硬件、操作系统和应用软件。 PC 时代,硬件被抽象解耦成 CPU、内存、硬盘、主板、USB 设备等标准化的部件,不同厂商生产的部件可以自由组合,组装成整机。软件被抽象解耦为操作系统、库等可复用组件。硬件和软件的抽象解耦,创造了新的商业模式,释放了生产力,造就了 PC 时代的繁荣。 云的时代,硬件软件化和软件服务化成为最显著的两个趋势。 硬件软件化的核心在于硬件功能中越来越多的部分由软件来呈现,从而在迭代效率、成本等方面获得显著优势。以软件定义存储(Software Defined Storage,SDS)为例,SDS 是位于物理存储...

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