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scipy.stats.pearsonr - 皮尔森相关系数

函数:pearsonr(x,y)功能:计算特征与目标变量之间的相关度参数说明:1)输入:x为特征,y为目标变量.2)输出:r: 相关系数 [-1,1]之间,p-value: p值。注: p值越小,表示相关系数越显著,一般p值在500个样本以上时有较高的可靠性。示例:数据样本数:1000特征数:3(3维数据)重要特征:1from sklearn.datasets import make_regres

#python#机器学习#概率论
贪婪算法(Greedy Algorithms)

文章目录一,什么是贪婪算法二,最短路径三,使用贪婪解题策略的演算法3.1 活动选择问题3.2 贪婪选择(Greedy options)3.3 将动态规划解转化为贪婪解一,什么是贪婪算法解决最简化问题的演算法,其解题过程可看成是由一连串的决策步骤所组成,而每一步骤都有一组选择要选定。贪婪演算法的特性是 每一次选择都采取区域最佳接(locally optimal solution),而透过每一个区域最

#算法
特征选择过滤器 - f_regression(单变量线性回归测试)

文章目录数学原理参数说明示例官方网站:sklearn.feature_selection.f_regressionsklearn.feature_selection.f_regression(X,y,center = True )数学原理单变量线性回归测试。用于测试许多回归变量各自的效果的线性模型。这是要在特征选择过程中使用的评分功能,而不是独立式特征选择过程。分两个步骤完成:计算每个回归变量与目

#python#算法#线性代数 +1
特征选择 - SelectFromModel(根据重要性权重选择特征)

文章目录一,函数二,参数说明三,方法四,示例五,使用SelectFromModel和LassoCV选择特征一,函数class sklearn.feature_selection.SelectFromModel(estimator,*, threshold=None, prefit=False, norm_order=1,max_features=None)[source]元变压器,用于根据重要性权

#python#机器学习
特征选择 - SelectKBest

文章目录如何使用SelectKBest使用实例官网:sklearn.feature_selection.SelectKBest如何使用SelectKBest根据给定的选择器选择出前k个与标签最相关的特征。class sklearn.feature_selection.SelectKBest(score_func=<function f_classif>, *, k=10)参数说明:Pa

#python#机器学习
概率论 - 常见分布(及其分布表)

离散型的分布一,0-1分布有2种结果,实验只做1次。P(X = k) = pk(1-p)1-k数学期望:E(X) = p方差:Var(X)=p(1-p)二,几何分布P(A) = p,事件A在第k次首次发生(前k-1次均未发生)。记作:X ~ G(p)P(X = k) = (1-p)k-1p数学期望:1/p方差:(1-p)/p2三,二项分布P(A) = p,在n次...

#概率论
10分钟了解关键路径及如何求得关键路径

文章目录一,什么是关键路径二,求解关键路径需要的4个描述量三,如何求得关键路径视频参考:6.6.4关键路径2–求解关键路径一,什么是关键路径【引例 1】某项目的任务是对A公司的办公室重新进行装修如果10月1日前完成装修工程,项目最迟应该合适开始?(需要完成的活动、每个活动所需时间、及先期需完成工作如下图所示)【引例 2】准备一个小型家庭宴会,晚6点宴会开始,最迟几点开始准备?压缩哪项活动时间可以使

#算法#图论
10分钟了解关键路径及如何求得关键路径

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#算法#图论
到底了