采集到的特征是n维的实数，可以根据这些特征将物体分为A和B两类，问应该怎么减少特征和个数和怎么选用最有效的特征
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- 2020-12-22 17:33回答 11 已采纳 就是特征值这两个类的占比。比如特征值等于1 ，a类占比多少，b类占比多少 。这两个占比区分度越大，对目标值越有可能高权值
- 2023-01-04 20:38回答 3 已采纳 当数据特征的量级差别很大的时候，通常会使用归一化来解决这个问题。归一化的方法有很多，比如将数值缩放到固定范围内，比如 [-1, 1]；或者将数值缩放到 [0, 1] 区间内。这种方法可以让所有的特征在
- 2023-01-04 04:04回答 2 已采纳 （1） 特征值是列表，如何构造输入取决于特征值的属性。如果列表中每一项元素有明确的属性，原则上可以展开为 特征向量。（2）你的问题中列表长度不同，就要搞清楚列表元素到底是什么，才能考虑如何构造输入。（
- 2021-08-07 14:53Finance数据科学的博客 本人美国top50本科统计就读，想当初我的机器学习和深度学习就是靠自学入门的。现在行业中对于人工智能自学这一方法众说纷纭，也有很多人质疑那些通过自学获得的技术及实力。就我个人而言，我体验过各种各样的课程，...
- 2022-07-14 00:13回答 1 已采纳 [7,5,3] 1 5s['toyota', 'subaru', 'bmw', 'audi']['bmw', 'audi', 'toyota', 'subaru']
- 2022-03-29 20:00回答 1 已采纳 我觉得可能是数据的问题。我之前做叶绿素，验证集也是一直低于训练，但是这是没问题的，可能是数据量太小的缘故，但是我那个数据量提升也还是验证loss低于训练
- 2022-09-24 21:21回答 1 已采纳 如果你的数据集够多，可以用网络训练。但听你的描述，感觉大概是非线性规划，就是有目标方程和多种目标条件限制，比如说求利润最大，里面要考虑运输成本，人的行为博弈，还有人数安排。我推荐你可以先看看一些启发式
- 2021-10-25 10:00计算机视觉农民工的博客 零基础入门人工智能AI是很难的，这里我建的了一个人工智能学习群:[672948930]，群里有我整理的一份关于pytorch、python基础，图像处理opencv自然语言处理、机器学习、数学基础等资源库，想学习人工智能或者转行到高...
- 2023-01-15 09:39回答 5 已采纳 直接在你的虚拟环境运行脚本，你那个报错是pycharm没有识别虚拟环境下的安装包而已
- 2022-11-11 15:51回答 4 已采纳 机器学习的一般分类为:监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。很多东西可以cv出来，但是业务不一样，怎么整合你的业务，就是技术问题了。
- 2023-02-14 23:33回答 3 已采纳 数据清洗，用正则匹配清洗掉就行了。或者读数据时用a.startswith('>Negative')判断下。
- 2016-04-27 19:04XML火柴的博客 人工智能 机器学习
- 2022-10-25 13:23回答 1 已采纳 data是个表啊for word in data:word是个行吗？
- 2020-10-25 14:59u013250861的博客 知道人工智能和机器学习、深度学习三者之间的关系 1 人工智能应用场景 2 人工智能小案例 案例一： 参考链接：https://quickdraw.withgoogle.com 案例二： 参考链接：https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 案例三...
- 2022-07-01 17:14samll-guo的博客 本文总结了往年BAT机器学习面试题，干货满满，值得收藏。想要入职大厂可谓是千军万马过独木桥。为了通过层层考验，刷题肯定是必不可少的。本文根据网络在线发布的BAT机器学习面试1000题系列，整理了一份面试刷题宝典...
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