在刚开始学的特征值和特征向量的时候只是知道了定义和式子，并没有理解其内在的含义和应用，这段时间整理了相关的内容，跟大家分享一下；首先我们先把特征值和特征向量的定义复习一下：定义： 设A是n阶矩阵，如果数λ和n维非零向量x使关系式……(1)成立，那么，这样的数λ称为矩阵A的特征值，非零向量x称为A的对应于特征值λ的特征向量，（1）式还可以写为： &nb
Adaboost数据权重与弱分类器
刚刚已经介绍了单层决策树的原理，这里有一个问题，如果训练数据保持不变，那么单层决策树找到的最佳决策点每一次必然都是一样的，为什么呢？因为单层决策树是把所有可能的决策点都找了一遍然后选择了最好的，如果训练数据不变，那么每次找到的最好的点当然都是同一个点了。
所以，这里Adaboost数据权重就派上用场了，所谓“数据的权重主要用于弱分类器寻找其分类误差最小的点”，
我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选，比如我们有200个候选自变量，通常情况下，不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练，而是会用一些方法，从这200个自变量中挑选一些出来，放进模型，形成入模变量列表。 挑选入模变量过程是个比较复杂的过程，需要考
特征值分解和奇异值分解（SVD）在主成分分析（PCA）和机器学习领域都有广泛的应用。PCA的实现由两种方法，一种是特征值分解，另一种是奇异值分解，特征值分解和奇异值分解的目的是一样的，都是提取出一个矩阵最重要的特性。特征值线性代数中对特征值和特征向量的定义：设A是n阶方阵，如果存在 λ 和n维非零向量x，使 Ax=λxAx=λx，则 λ 称为方阵A的一个特征值，x为方阵A对应于或属于特征值 λ 的
# 理解与实现 Python 特征权重
在机器学习中，特征权重是衡量每个特征对模型预测贡献的重要指标。理解特征权重不仅可以帮助你优化模型，还可以提高模型的可解释性。本文将指导刚入行的小白如何在Python中实现特征权重的计算和可视化。
## 整体流程概览
下面是实现特征权重的大致步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准备数
relief算法Relief算法最早由Kira提出，最初局限于两类数据的分类问题。Relief算法是一种特征权重算法(Feature weighting algorithms)，根据各个特征和类别的相关性赋予特征不同的权重，权重小于某个阈值的特征将被移除。Relief算法中特征和类别的相关性是基于特征对近距离样本的区分能力。算法从训练集D中随机选择一个样本R，然后从和R同类的样本中寻找最近邻样本H
relief算法Relief算法最早由Kira提出，最初局限于两类数据的分类问题。Relief算法是一种特征权重算法(Feature weighting algorithms)，根据各个特征和类别的相关性赋予特征不同的权重，权重小于某个阈值的特征将被移除。Relief算法中特征和类别的相关性是基于特征对近距离样本的区分能力。算法从训练集D中随机选择一个样本R，然后从和R同类的样本中寻找最近邻样本H
一、函数重载的概念1、同名函数，参数不同（包括类型、顺序不同）2、全局函数和类的成员函数同名不算重载，因为函数的作用域不同（全局函数被调时应加“：：”标志） 二、成员函数的重载、覆盖与隐藏1、成员函数被重载的特征： a、相同的范围（在同一个类中） b、函数名字相同 c、参数不同 d、virtual关键字可有可无2、覆盖是指派生类函数覆盖基类函数，特征是： a、不同的范围（分别位
前言移植了各种caffe，是时候进行下一步操作了，先拿可视化下手吧。大部分内容可能跟网上的方法不一样环境：微软caffe+wind7+matlab2013a参考：http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/interfaces.html http://nbviewer
特征值和特征向量的概念 由特征向量的性质我们知道，它满足加法封闭性和数乘封闭性。于是构成了n维空间的子空间。 求特征值就有可能遇到重根的情况，我们下面具体讨论一下。 这里的代数重数实际上就是指的特征值有几重根。而几何重数是指该特征值所对应的特征向量所构成的空间的维数。几何重数永远小于等于代数重数。如果代数重
目录1.线性回归中的特征权重β：2. 树模型中的feature_importance：3. lime:4. shap:5. 各种算法对比：1.线性回归中的特征权重β：线性模型中，特征可以归类为：数值特征（比如气温）、二进制特征（性别0/1）、范畴特征（天气：下雨、阴天、晴天，使用one-hot编码，让具体类别有自己的二进制选项）2. 树模型中的feature_importance：无论是经典的决策
目录1.线性回归中的特征权重β：2. 树模型中的feature_importance：3. lime:4. shap:5. 各种算法对比：1.线性回归中的特征权重β：线性模型中，特征可以归类为：数值特征（比如气温）、二进制特征（性别0/1）、范畴特征（天气：下雨、阴天、晴天，使用one-hot编码，让具体类别有自己的二进制选项）2. 树模型中的feature_importance：无论是经典的决策
文章目录一、向量的线性相关，线性无关以及和可逆矩阵的关系1.1 线性相关与线性无关1.2 线性相关与可逆的关系二、向量的内积，范数，正交，规范正交基2.1 内积2.2 范数与正交2.3 规范正交基三、施密特正交化3.1 定义3.2 例3.3 正交矩阵四、特征值和特征向量的定义以及直观的意义4.1 定义4.2 例（二阶）五、特征值与特征向量的求法以及常用性质5.1 例1（三阶）5.2 例2（三阶）5
首先让我们来考虑下面这个变换我们关注这个变换对一个特定向量的作用可以看出，这个变换使向量脱离了它本身张成的空间（一条直线），除了这个向量以外，这个二维向量空间中的绝大部分向量在变换后也会脱离它原来张成的空间。不过对于这个变换来说，仍然有一些特殊的向量会留在向量本身张成的空间中，这个变换只是对这些特殊的向量进行了缩放而已。这个 看到这里，你们应该能猜到了，这些特殊的向量就是这个变换的特征向量，每一个
1620-7 唐大智《2016年11月9日》[连续第四十天总结]标题：函数的特性关键词：函数的其他特性80%，题目内容（A）：（1）函数参数的缺省值：C++规定，在函数允许给参数指定一个缺省值。这样的函数称为具有缺省参数的函数。在此情况下若函数调用时调用者明确提供了实参的值，则使用调用者提供的实参值；若调用者没有提供相应的实参，系统则使用参数的缺省值。该使用注意点：（a）原型说明提供缺
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2023-10-01 10:24:51
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特征值和特征向量的计算 特征值和特征向量的几何意义特征值和特征向量确实有很明确的几何意义，矩阵(既然讨论特征向量的问题，当然是方阵，这里不讨论广义特征向量的概念，就是一般的特征向量)乘以一个向量的结果仍是同维数的一个向量。因此，矩阵乘法对应了一个变换，把一个向量变成同维数的另一个向量。那么变换的效果是什么呢？这当然与方阵的构造有密切的关系，比如可以取适当的二维方阵，使得这个变换的效果就是将平面
矩阵乘以向量的几何意义 实际上也就是 所以，它还可以写成 那么把原来的矩阵按照列视图来看，也就是 而[x]和[y]作为1x1的矩阵，在刚刚那个式子里可以看成一个标量，也就变成了 所以矩阵乘以一个列向量，可以看成把这个列向量的每一个分量当做一个权重，而把刚刚那个矩阵分成几个列向量，用这些权重去对这些分解出的列向量做一定的线性组合，然后得到了一个新的列向量。 而(x,y)也就可以看成(1,5
这是今天读的第二篇论文，EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection。论文地址以引用方式出现，听起来好像挺酷，其实大家根本不会看的，对吧 = =这篇论文主要讨论了两个方面，加权双向特征金字塔网络（BiFPN）也是本文重点，另一方面提出改进型网络EfficientDet，可以同时统一缩放所有骨干网、特征网络和框/类预测网络的分辨率、深度和
一、函数参数默认值 上图中：声明函数时函数参数默认值，定义函数的时候不用；二、函数重载定义： 上图中：相同作用域一般指同一个命名空间；例子： 上图：右边红的是编译后的函数名；调用的时候写左边的，系统会自动根据参数识别调用的哪个函数；重载函数的作用：比如求两个或三个数的最大值的函数，就可以只用一个函数名，而不用再去想其他的函数名，系统会自动识别；实际用中，若：void fun(int a,int b
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2023-12-15 10:32:02
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基于关键点特征的图像匹配与融合（SIFT+KNN）原理分析SIFT、SURFFlannBasedMatcher（KD树的KNN算法）Homography 计算单应性变换矩阵结果可视化代码实现 原理分析使用SIFT进行关键点提取是一种非常方便快速无需训练的特征点提取方式，提取的关键点可以用来进行图像对之间的关联进而计算两幅图像间单应性变换矩阵，进而进行图像匹配与融合。SIFT、SURFSIFT（S
