技术栈

特征降维

lihuayong
2 个月前
人工智能·机器学习·特征工程·数据预处理·特征降维·特征变换·特征构造
机器学习怎么做特征工程特征工程 就像厨师做菜前的食材处理:原始数据是“生肉和蔬菜”,特征工程是“切块、腌制、调料搭配”,目的是让机器学习模型(食客)更容易消化吸收,做出更好预测(品尝美味)。
预测及优化
1 年前
人工智能·深度学习·cnn·bigru·特征选择·最大相关最小冗余·特征降维
锦上添花!特征选择+深度学习:mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型!特征按重要性排序!最大相关最小冗余!适用平台:Matlab2023版及以上特征选择方法:"最大相关最小冗余"(Maximal Relevance and Minimal Redundancy,简称MRMR)是一种用于特征选择的方法。该方法旨在找到最相关的特征集,同时最小化特征之间的冗余,以提高模型的性能和泛化能力。我们将该特征选择方法应用于CNN-BiGRU-Attention故障识别模型上,构建的mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型目前还没人写哦。