机器学习中常见特征选择方法介绍：特征过滤、特征组合、嵌入式方法、主成分分析、递归消除
栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~ 《------正文------》 目录 过滤方法包装方法嵌入式方法主成分分析（PCA）递归特征消除（RFE） 特征选择是机器学习中的一个重要步骤，涉及选择可用特征的子集以提高模型的性能。以下是一些常用的特征选择技术： 过滤方法 该方法涉及通过计算统计测量（例如，相关性、互信息、卡方等）以及基于...
茅台回应三只羊所售兔茅真假争议 460瓶茅台154瓶不符合身特征其中有14假盖假码！！
题登上微博热搜。随后，辛选方面称“针对在三只羊团队直播间购买了争议商品如梅菜扣肉、茅台等的消费者，辛选将向他们发放‘行业慰问金’”。据视频显示，老九跟三只羊杠到底，检测460瓶茅台，有154瓶不符合身特征，其中有14假盖假码，2瓶换内芯的 ，其余138瓶都是拔头酒！！对于三只羊直播间所售卖的兔茅真假争议问题，贵州茅台公司如何看待？三只羊公司如何回应？三只羊直播间售卖的兔茅产品渠道又来自哪里？记者查询发...
茅台回应三只羊所售兔茅真假争议 有机构检测出72瓶“不符合正品特征”！
议起源于消费者在三只羊直播间购买兔茅后，对商品真伪产生质疑。在9月15日的一场直播中，一名来自湖南常德的消费者称自己在“三只羊网络对酒当歌”推荐的商家中购买了一整箱生肖茅台，经一检测人员鉴定不符合正品特征，“假喷码假盖”，“一箱酒里三个供应商瓶子混在一起”，引起众多关注。该检测人员所在的广州中九检测机构（广州中九检测鉴定有限公司）称，在9月12日至15日期间已检测出72瓶购自三只羊团队直播间、不符合正...
R语言论文插图模板第8期—特征渲染的散点图
在之前的文章中，分享了R语言分组散点图的绘制模板： 进一步，再来分享一下特征渲染的散点图的绘制方法。 先来看一下成品效果： 特别提示：本期内容『数据+代码』已上传资源群中，加群的朋友请自行下载。有需要的朋友可以在同名公号阿昆的科研日常后台回复关键词【全家桶】查看加群方式。 1. 数据准备 此部分主要是读取原始数据，并进行绘图前的预处理。 # 加载库library(readxl)library(tidy...
AI在医学领域：通过声纹特征来预测血糖水平
糖尿病代谢紊乱（DM）是一种以血糖水平异常为特征的代谢性疾病，其表现为高血糖（≥230 mg/dL）或低血糖（<65 mg/dL）。该病导致胰岛素产生或作用受损，胰岛素作为调节葡萄糖稳态的关键激素。长期糖尿病与多种慢性并发症相关，包括心血管疾病、肾病、中风、视力丧失及神经损害。全球糖尿病患病率持续上升，预计到2045年，18至99岁的人群中将有近7亿患者。中国是全球糖尿病患者人数最多的国...
Matlab进阶绘图第66期—特征渲染的滑珠气泡图
特征渲染的滑珠气泡图是在滑珠散点图的基础上，添加散点大小与颜色参数，通过散点的尺寸与颜色表示两个额外的特征。 由于Matlab中没有现成的函数绘制特征渲染的滑珠气泡图，因此需要大家自行解决。 本文利用自己制作的BubbleScatter工具，进行特征渲染的滑珠气泡图的绘制，先来看一下成品效果： 特别提示：本期内容『数据+代码』已上传资源群中，加群的朋友请自行下载。有需要的朋友可以关注同名公号【阿昆的科...
【MATLAB源码-第244期】基于MATLAB的BP神经网络语音特征信号分类，输出原信号与预测信号对比图以及预测误差和正确率。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种广泛应用于模式识别和分类问题的人工神经网络。在本次语音特征信号分类任务中，我们将详细描述如何通过BP神经网络实现对四类语音信号的分类。 首先，我们需要准备和预处理数据。我们有四类语音信号数据，分别存储在四个文件中。我们通过加载这些文件，将每类信号的数据合并成一个大的数...
矩阵化为最简形--列向量的最大线性最大无关组--阶梯型矩阵--特征值和特征向量
3]]) # Compute the row echelon formechelon_matrix = augmented_matrix.rref()[0] echelon_matrix 4 求特征值和特征向量 将该矩阵 ( − 1 1 1 0 1 4 0 4 1 ) \begin{pmatrix} -1 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & 4 \\ 0 & 4 & 1 \end{pmatri...
大数据处理系统架构特征
Storm之父Nathan Marz在《大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践》一书中，提出了他认为大数据系统应该具有的属性。 1.鲁棒性和容错性（Robust and Fault-tolerant） 对大规模分布式系统来说，机器是不可靠的，可能会宕机，但是系统需要是健壮、行为正确的，即使是遇到机器错误。除了机器错误，人更可能会犯错误。在软件开发中难免会...
【chatgpt】两层gcn提取最后一层节点输出特征，如何自定义简单数据集
文章目录 两层gcn，提取最后一层节点输出特征，10个节点，每个节点8个特征，连接关系随机生成（无全连接层）如何计算MSE 100个样本，并且使用批量大小为32进行训练第一个版本定义数据集出错，添加super()并修改为__len__和__getitem__idx的作用使用super()方法再次解释一遍定义数据集的代码 另外一个值得注意的错误：定义数据集部分修改之后还是报obj = super()....