特征选择

常见的特征选择或特征降维方法

URL:https://www.wendangku.net/doc/1531739.html,/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 1.减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 2.增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法（往往目的是降维，而忽略了对特征和数据理解的目的）。 在许多机器学习的书里，很难找到关于特征选择的容，因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一种副作用，一般不会单独拿出来讨论。本文将介绍几种常用的特征选择方法，它们各自的优缺点和问题。 1 去掉取值变化小的特征Removing features with low variance 这应该是最简单的特征选择方法了：假设某种特征的特征值只有0和1，并且在所有输入样本中，95%的实例的该特征取值都是1，那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都是1，那这个特征就没意义了。当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用，如果是连续型变量，就需要将连续变量离散化之后才能用，而且实际当中，一般不太会有95%以上都取某个值的特征存在，所以这种方法虽然简单但是不太好用。可以把它作为特征选择的预处理，先去掉那些取值变化小的特征，然后再从接下来提到的特征选择方法中选择合适的进行进一步的特征选择。

2 单变量特征选择Univariate feature selection 单变量特征选择能够对每一个特征进行测试，衡量该特征和响应变量之间的关系，根据得分扔掉不好的特征。对于回归和分类问题可以采用卡方检验等方式对特征进行测试。 这种方法比较简单，易于运行，易于理解，通常对于理解数据有较好的效果（但对特征优化、提高泛化能力来说不一定有效）；这种方法有许多改进的版本、变种。 2.1 Pearson相关系数Pearson Correlation 皮尔森相关系数是一种最简单的，能帮助理解特征和响应变量之间关系的方法，该方法衡量的是变量之间的线性相关性，结果的取值区间为[-1，1]，-1表示完全的负相关(这个变量下降，那个就会上升)，+1表示完全的正相关，0表示没有线性相关。 Pearson Correlation速度快、易于计算，经常在拿到数据(经过清洗和特征提取之后的)之后第一时间就执行。 Pearson相关系数的一个明显缺陷是，作为特征排序机制，他只对线性关系敏感。如果关系是非线性的，即便两个变量具有一一对应的关系， Pearson相关性也可能会接近0。 2.2 互信息和最大信息系数Mutual information and maximal information coefficient (MIC)

特征选择方法在建模中的应用

特征选择方法在建模中的应用 ——以CHAID树模型为例 华东师范大学邝春伟

特征选择是指从高维特征集合中根据某种评估标准选择输出性能最优的特征子集,其目的是寻求保持数据集感兴趣特性的低维数据集合,通过低维数据的分析来获得相应的高维数据特性,从而达到简化分析、获取数据有效特征以及可视化数据的目标。 目前，许多机构的数据均已超载，因此简化和加快建模过程是特征选择的根本优势。通过将注意力迅速集中到最重要的字段（变量）上，可以降低所需的计算量，并且可以方便地找到因某种原因被忽略的小而重要的关系，最终获得更简单、精确和易于解释的模型。通过减少模型中的字段数量，可以减少评分时间以及未来迭代中所收集的数据量。 减少字段数量特别有利于Logistic 回归这样的模型。

SPSS Modeler是一个非常优秀的数据挖掘软件。它的前身是SPSS Clementine及PASW Modeler。该软件 的特征选择节点有助于识别用于预测特定结果的最重要的字段。特征选择节点可对成百乃至上千个预测变量进行筛选、排序，并选择出可能是最重要的预测变量。最后，会生成一个执行地更快且更加有效的模型—此模型使用较少的预测变量，执行地更快且更易于理解。 案例中使用的数据为“上海高中生家庭教育的调查”，包含有关该CY二中的304名学生参与环保活动的信息。 该数据包含几十个的字段（变量），其中有学生年龄、性别、家庭收入、身体状况情况等统计量。其中有一个“目标”字段，显示学生是否参加过环保活动。我们想利用这些数据来预测哪些学生最可能在将来参加环保活动。

案例关注的是学生参与环保活动的情况，并将其作为目标。案例使用CHAID树构建节点来开发模型，用以说明最有可能参与环保活动的学生。其中对以下两种方法作了对比： ?不使用特征选择。数据集中的所有预测变量字段 均可用作CHAID 树的输入。 ?使用特征选择。使用特征选择节点选择最佳的4 个预测变量。然后将其输入到CHAID 树中。 通过比较两个生成的树模型，可以看到特征选择如何产生有效的结果。

个人研究综述

个人研究综述 我的研究过程：首先确定了我的研究课题，我校学生睡眠情况的调查研究。因为在我每天的上课中，总有许多同学在课堂上睡觉，打瞌睡。导致上课注意力不集中，听课效率下降，最终导致学习成绩的下降。为此，我决定对我校学生的睡眠情况进行调查研究。我知道，睡眠对于大脑健康是极为重要的。人一般需要有8个小时以上的睡眠时间，并且必须保证高质量。如果睡眠的时间不足或质量不高，那么对大脑就会产生不良的影响，大脑的疲劳就难以恢复，严重的可能影响大脑的功能。如果睡眠不足或睡眠质量差，就应适当增加睡眠的时间，并且要设法改善睡眠状况等。使学生们明白睡眠的重要性,调整作息时间,保持身体健学生正处于生理发育的高峰期,为满足生理需求,一天的睡眠时间应为9~10小时.如果睡眠不足,不仅疲劳得不到缓解,还会影响到第二天的大脑运行工作,适得其反,反而降低了学习效率.此外,熬夜还会导致精神恍惚,情绪低落,在心理上造成不良影响.专家建议:学生最佳就寝时间为21:00~22:00,这段时间内人体生长激素分泌最旺盛按照一般的观点，睡眠是消除大脑疲劳的主要方式。如果长期睡眠不足或睡眠质量太差，就会严重影响大脑的机能，本来是很聪明的人也会变得糊涂起来。很多人患上了神经衰弱等疾病，很多时候就是因为严重睡眠不足引发的。 总之，一个人的一生，有三分之一多的时间是在睡眠中度过的。政党的良好睡眠，可调节生理机能，维持神经系统的平衡，是生命中重要的一环。睡眠不良、不足，第二天就会头痛脑胀、全身无力。睡

眠与健康工作和学习的关系甚为密切。我采用调查问卷的方法调查了361名学生行课和休息期间，各年级同学的睡眠时间和睡眠质量，调查研究睡眠情况对学生学习，生活的影响。因为在长时间的教学过程中，我对我对同学们的作息规律做出的不可磨灭的贡献有了一个初步了解。并渴望进行一次更深入的调查。在我全票通过后，我开始忙碌。查找资料总结整理收获。我主要采用查阅资料和问卷调查的形式，我基本得出了一些结论。首先是目前我校学生睡眠不足已经成了普遍现象。根据所调查的资料来看，而结果显示80%以上的同学没有足够的睡眠时间，其中71.5%的同学睡眠时间远远低于合理的睡眠时间8小时，以至于87%的同学对现在的睡眠不满意，即便有70%的同学有午睡的习惯，但仍有近86%下午上课精神不佳。 根据调查结果我得出以下几点结论： （一）．影响睡眠的因素 1.学习负担太重 2.人际交往遇到的问题 3.环境的影响 （二）。睡眠不足的危害 1.影响大脑创造性思维 2.影响青少年生长发育 3.影响皮肤健康 4.导致疾病发生 （二）对我我校学生睡眠的建议和总结

基因工程中限制酶的选择及的筛选方法

基因工程中限制酶的选择及的筛选方法 摘要:基因工程是现代生物科技专题的重要内容，基因工程四部曲中的核心内容是基因表达载体的构建，在构建表达载体过程涉及的限制酶的种类以及筛选方法成为考试的热点内容。本文结合三道例题将限制酶的选择和筛选方法结合在一起进行比较分析。 关键词:限制酶筛选 1 单酶切及筛选 若用同一种限制酶切割质粒和目的基因形成相同的四个黏性末端，因而可能出现多种连接方式如①质粒和质粒②目的基因和目的基因③质粒的自身环化，目的基因的自身连接④质粒与目的基因的连接。质粒与目的基因的连接又会出现正向连接和反向连接两种。若启动子在质粒上，目的基因与质粒的反向连接则导致三联体密码顺序改变，起始密码子和终止密码子位置改变，使得翻译不能正常进行而无法得到正常的表达产物。 例1: (2012江苏生物高考33题部分)图2表示一种质粒的结构和部分碱基序列。现有Msp I、BamH I、Mbo I、Sma I4种限制性核酸内切酶，它们识别的碱基序列和酶切位点分别为 C↓CGG、G↓GATCC、↓GATC、CCC↓GGG。请回答下列问题 若将图2中质粒和目的基因D通过同种限制酶处理后进行连接，形成重组质粒，那么应选用的限制酶是。在导入重组质粒后，为了筛选出含重组质粒的大肠杆菌，一般需要用添加的培养基进行培养。经检测，部分含有重组质粒的大肠杆菌菌株中目的基因D不能正确表达，其最可能的原因是。答案: BamH I 抗生素B 同种限制酶切割形成的末端相同，部分目的基因D与质粒反向链接 笔者认为可通过免疫学方法检测目的基因的表达产物排除反向连接的重组质粒，或分别在质粒和目的基因上设计相同的限制酶识别位点，然后用该酶去切割重组质粒，正向连接和反向连接便会得到不同长度的DNA片段，再根据已知的限制酶在目的基因的位置进行比对，找到正确连接的重组质粒。 2 双酶切及筛选 因为用单酶切会出现质粒与目的基因的任意连接，所以在实际操作中多使用双酶切。双酶切可以避免质粒的自身环化，目的基因的自身连接和目的基因和质粒的反向连接，而目的基因与目的基因的连接因为没有抗生素抗性基因所以可以在含有该抗生素的培养基上去除，故只剩下质粒与质粒，以及质粒与目的基因的重组体。 2.1插入失活筛选法 例2：（苏锡常镇2012届高三教学调研测试）MseI，EcoRI，PstI识别的碱基序列和切割位点分别为GAAT↓TAATTC，G↓AATTC，C↓TGCAG。请回答下列问题：

理性选择制度主义研究综述

理性选择制度主义研究综述 谢嘉元 （东北大学文法学院，辽宁沈阳 110004） 摘要：通过比较系统考察理性选择制度主义理论产生的理性选择制度主义是一种制度分析“典范”，在美国政治学界中占主导地位，但在我国政治学界的研究和运用才刚刚起步背景及特征、国外理性选择制度主义者的主要观点、理论发展中存在的问题以及国内学者对理性选择制度主义的研究、理论的发展现状，对理性选择制度主义做一个简单的梳理，对理性选择制度主义具有重大意义。 关键词：理性选择制度主义；新制度主义；特点；主要观点 自詹姆斯·马奇和约翰·奥尔森于1984年在《美国政治科学评论》杂志上发表“新制度主义：政治生活中的组织因素”一文，“新制度主义”一词在政治科学中的出现频率便越来越高。按照被接受最广的霍尔和泰勒的观点，新制度主义可划分为三种不同的流派：历史制度主义、理性选择制度主义和社会学制度主义。所有这三种流派都是针对二十世纪六、七十年代盛行的行为主义研究方法而发展起来的，并试图重新阐释制度在决定社会和政治产出中所发挥的作用。尽管这三种流派出现的时间起点相近，并且都强调了制度的重要性，但它们之间存在着明显的差异，并且彼此的发展也呈现了相对的独立性。 一、理性选择制度主义理论的背景 理性选择从方法论层面看在某种意义上可以追溯到霍布斯

和休谟。但是，作为现代理性选择理论则产生于 20 世纪50年代。理性选择理论诞生之初，仅是政治科学学科中的一个很小的分支，没有受到太大的关注。经过几十年的研究和发展，现在的理性选择理论较之过去更加成熟。当理性选择理论运用严格的预设假定前提来研究美国国会的投票行为时，发现一个重大的矛盾，即如果传统理性选择的模型正确的话，美国国会的立法就很难保持稳定的多数。因为立法者们众多的偏好顺序和问题本身的多维特征都将会导致这样一种现象，即新的多数往往会倾向于推翻任何已经通过的议案，从而使得从一个议案到另一个议案都会出现阿罗循环的现象。然而事实表明，美国国会投票结果保持了相当大的稳定性。正是在解答这一令传统理性选择理论者感到迷惑的问题的过程中，理性选择开始对制度进行研究。国会的制度降低了事务处理的交易成本，使得在议员之间能够达成交易，从而使得法案的稳定通过成为可能。此时，理性选择理论也被称为理性选择制度主义。 理性选择范式目前在美国政治学中占据着主导地位，现代政治学家们一般都把“理性选择理论”视为公共选择理论、社会选择理论、博弈论、理性行动模式、实证政治经济学等的同义词。按照盖伊·彼得斯的分析，理性选择制度主义又可以分为若干分支。第一个分支是印地安那学派，以美国学者奥斯特罗姆夫妇为代表，主要关注如何用制度来解决公共池塘的治理问题，即如何克服公共池塘资源治理中个体理性与集体理性的不一致问题。第二个分支是公共选择学派，即把现代经济学的逻辑和方法用于研究政治学的问题，以微观经济学的基本假设（尤其是理性人假设）、原理和方法作为分析工具来研究和刻画政治市场上的主体的行为和政治市场的运行。公共选择“是将经济学应用于政治科学，

样本类型无关的多类特征基因选择方法_杨俊丽

Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 基金项目：山西省实验动物专项资金(the Special Foundation for Laboratory Animals of Shanxi Province, China under Grant No.2010K12);山西医科大学青年基金(Shanxi Medical University Foundation for Young Scientists under Grant No.02201023)。 作者简介: 杨俊丽(1978－),女,硕士研究生,讲师,主要研究领域为生物信息学,医学数据整合;刘田福(1954－),男, 教授；李祥生(1961－), 男, 教授。E-mail: hplkyjl@https://www.wendangku.net/doc/1531739.html, 样本类型无关的多类特征基因选择方法 杨俊丽1, 刘田福2, 李祥生1 YANG Junli 1, LIU Tianfu 2, LI Xiang-sheng 1 1.山西医科大学 计算机教学部,山西 太原 030001 2.山西医科大学 实验动物中心,山西 太原 030001 1. Department of Computer Teaching, Shanxi Medical University, Taiyuan 030001, China 2. Laboratory Animal Center, Shanxi Medical University, Taiyuan 030001, China Feature selection rules for classifying any multi-class samples Abstract ：Feature gene for classification is one of important problems in gene expression data analysis. Current methods ignored that gene expression were unbalanced in different classes. The paper introduces a new feature selection method for any sample. The method presents a new heuristic algorithm that was composed of a improved difference between classes and a original undulation inside the class. The experimental results showed that the method was effective on selecting feature genes for unbalanced multi-class sample and advancing classification capability of classifiers. Key words ：feature selection; multi-class; classifier; gene expression profile 摘 要：分类特征基因是基因表达谱数据分析中的重点，目前的特征基因选择方法均没有考虑到基因在不同类别中分布失衡给特征基因选择算法带来的影响。提出一种样本无关的特征基因选择方法，该方法利用改进地类间差异函数和类内波动函数，并根据两个函数的一致性选择每个类别的鉴别基因。该方法不仅适用于多类样本，对于各类样本数量不均衡以及基因在各类中分布失调的样本同样有效。实验结果表明，该方法确保了特征矢量的均衡性，提高了分类器的分类性能。 关键词：特征选择; 多类; 分类器; 基因表达谱 文献标识码: A 中图分类号: TP391.4 1 引言 基因表达水平是衡量基因功能发挥作用的重要指标，通过基因表达水平的高低，可以揭示生物体的状态和基因在生物体内的活性[1] ，对医学基础研究以及疾病的临床诊断和治疗具有重要的意义。基因表达谱就是描述基因在某一特定状态下表达水平的数据。通过对基因表达谱数据的分析可以获得基因功能和基因表达的潜在信息，为生物学和医学研究提供准确有力的科学依据。然而，基因表达谱数据集中的每个 样本的可测基因数一般达到几千甚至上万个，而实际上只有 几十个甚至几个基因才真正与样本类别相关，包含了样本分类信息，大部分基因与样本类别无关。因此，如何发现对样本分类起决定性作用的一组分类特征基因，即分类特征基因提取与选择的方法至关重要。它不仅是建立有效地分类模型的关键，也是发现疾病分类与分型的基因标记物以及药物治疗潜在靶点的重要手段[2]。 目前科研工作者已从不同角度提出多种特征基因选择方法。其中大多数特征基因选择方法都是针对两类分类问题 网络出版时间：2012-04-25 17:21 网络出版地址：https://www.wendangku.net/doc/1531739.html,/kcms/detail/11.2127.TP.20120425.1721.060.html

文献综述要求

文献综述 文献综述简称综述，是对某一领域，某一专业或某一方面的课题，问题或研究专题搜集大量相关资料，通过分析，阅读，整理，提炼当前课题，问题或研究专题的最新进展，学术见解或建议，做出综合性介绍和阐述的一种学术论文。 中文名 文献综述 外文名 Review of the literature 文献综述基本解释 文献综述是在确定了选题后，在对选题所涉及的研究领域的文献进行广泛阅读和理解的基础上，对该研究领域的研究现状（包括主要学术观点、前人研究成果和研究水平、争论焦点、存在的问题及可能的原因等）、新水平、新动态、新技术和新发现、发展前景等内容进行综合分析、归纳整理和评论，并提出自己的见解和研究思路而写成的一种不同于毕业论文的文体。它要求作者既要对所查阅资料的主要观点进行综合整理、陈述，还要根据自己的理解和认识，对综合整理后的文献进行比较专门的、全面的、深入的、系统的论述和相应的评价，而不仅仅是相关领域学术研究的“堆砌”。 《怎样做文献综述——六步走向成功》 文献综述是研究者在其提前阅读过某一主题的文献后，经过理解、整理、融会贯通，综合分析和评价而组成的一种不同于研究论文的文体。

检索和阅读文献是撰写综述的重要前提工作。一篇综述的质量如何，很大程度上取决于作者对本题相关的最新文献的掌握程度。如果没有做好文献检索和阅读工作，就去撰写综述，是绝不会写出高水平的综述的。 好的文献综述，不但可以为下一步的学位论文写作奠定一个坚实的理论基础和提供某种延伸的契机，而且能表明写本综述的作者对既有研究文献的归纳分析和梳理整合的综合能力，从而有助于提高对学位论文水平的总体评价。 在《怎样做文献综述——六步走向成功》中，劳伦斯·马奇和布伦达·麦克伊沃提出了文献综述的六步模型，将文献综述的过程分为六步：选择主题、文献搜索、展开论证、文献研究、文献批评和综述撰写。 文献综述根据研究的目的不同，可分为基本文献综述和高级文献综述两种。基本文献综述是对有关研究课题的现有知识进行总结和评价，以陈述现有知识的状况；高级文献综述则是在选择研究兴趣和主题之后，对相关文献进行回顾，确立研究论题，再提出进一步的研究，从而建立一个研究项目。 文献综述相关格式 文献综述 总的来说，一般都包含以下四部分：即摘要、引言、主体和参考文献。 这是因为研究性的论文注重研究的方法、结果、动态和进展。 文献综述摘要和关键词 摘要限200字以内。摘要要具有独立性和自含性，不应出现图表、冗长的公式和非公知的符号、缩略语。摘要后须给出3-5个关键词，中间应用分号“；”分隔。 文献综述引言部分

社会科学研究中的文献综述：原则、结构和问题

社会科学研究中的文献综述：原则、结构和问题 【内容提要】 文献综述是对文献进行查找、阅读、分析，并对它们进行总结、归纳和评论的完整过程。本文对文献综述的性质与作用予以说明，并对查找、选择和阅读文献等撰写的前期准备工作进行了介绍。明确文献综述的内容与要求、撰写原则和基本结构是决定撰写成功与否的关键所在。 【关 键 词】文献综述 撰写原则 撰写过程 基本结构 批判性 文献综述是从事社会科学研究和学术论文撰写的基础环节，在整个学术研究过程中占据十分重要和关键的地位。文献综述的质量和水平的高低，直接影响着相关学术研究的总体水平以及研究者个人的学术发展。本文对于文献综述的撰写原则、基本结构和可能出现的问题进行初步介绍和说明，以使读者对进行文献综述撰写过程有比较准确的理解和认识。 一、文献综述的性质和作用 （一）文献综述的定义与性质 文献综述（literaturereview）是对目前为止的、与某一研究问题相关的各种文献进行系统查阅和分析，以了解该领域研究状况的过程。或者说，就是一个系统地识别、寻找、考察和总结那些与我们的研究有关的文献的过程。从具体形式来看，文献综述分为以下两种：（1）完整的、可直接发表的文献综述。它通常包括引言、概述、正文、目前研究的不足和建议、参考文献等组成部分。（2）学术（学位）论文中的文献综述。它的篇幅和结构可以进行调整和压缩。这里主要讨论的是后一种文献综述。社会学学者风笑天将文献综述（回顾）分为两种类型：“作为过程的文献回顾”和“作为结果的文献回顾”。前一种主要是指围绕某一主题，对相关文献进行系统搜索、查找、阅读、分析的过程；后一种则指以总结和综述的形式将上述过程的结果表达出来。实际上，文献综述是一个既包括对文献进行查找、阅读和分析，又包括对这些文献进行归纳、总结和评论的完整过程。文献综述中的核心问题是参考文献的选择。这不仅要看文献的数量，更为关键的是要包括最重要、最经典的著述和最新的、有价值的研究成果，并能从中分析并总结出前人研究的不足之处及存在的问题。 （二）文献综述的目的与作用 一般说来，文献综述的写作目的是：（1）通过评估分析已有的研究贡献和局限，凸显自己研究问题的价值。（2）寻找自己的专业（问题）定位——它和理论传统的关系，以便阐明自己的研究在这一领域中的位置。（3）寻找自己不同于前人之处，阐明其研究的进展和特点，让其研究发现尽可能具有原创性。进一步说，文献综述的目的可以表述为：概述“大问题”；选择适合研究的文献；总结其他人的研究；评估他人的研究；提供作研究的语境；发现研究中的空白；加强对理论和方法的理解等。也有学者认为，文献综述需要起到以下四个方面的作用：（1）识别研究的起源。这就将研究放到了现有的理论和实践范围之内。（2）表现对感兴趣领域的观点、信息和实践行为的了解。（3）证明研究题目和方法的选择是必要和适时的。（4）提炼并发展研究的问题和目标。文献综述不

K-split Lasso-有效的肿瘤特征基因选择方法

K -split Lasso ：有效的肿瘤特征基因选择方法* 张靖+，胡学钢，张玉红，施万锋 合肥工业大学计算机与信息学院，合肥230009 K -split Lasso:An Effective Feature Selection Method for Tumor Gene Expression Data ZHANG Jing +,HU Xuegang,ZHANG Yuhong,SHI Wanfeng School of Computer and Information,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China +Corresponding author:E-mail:hfzjwjl@https://www.wendangku.net/doc/1531739.html, ZHANG Jing,HU Xuegang,ZHANG Yuhong,et al.K -split Lasso:an effective feature selection method for tumor gene expression data.Journal of Frontiers of Computer Science and Technology,2012,6(12)：1136-1143. Abstract:With the advent of DNA microarray technology,a large number of open-access tumor gene expression datasets are searchable online and can be https://www.wendangku.net/doc/1531739.html,rmative gene selection and tumor subtype classification have been becoming one of primary research fields in Bioinformatics.This paper proposes K -split Lasso (least absolute shrinkage and selection operator)method for gene selection,whose main idea is to divide the feature sets into K parts,and then select the genes from each feature subset using Lasso,finally merge the selected genes into one feature subset to get the informative https://www.wendangku.net/doc/1531739.html,ing the support vector machine as classification tool,the experimental results indicate that K -split Lasso reduces data redundancy,improves sample classification accuracy,and has good stability.In addition,K -split Lasso overcomes the large computation and overfitting problems due to the decrease of dimension.K -split Lasso is an effective method for gene selection of tumor. Key words:tumor gene expression profiles;Lasso;feature selection;support vector machine 摘要：随着DNA 微阵列技术的出现，大量关于不同肿瘤的基因表达谱数据集被发布到网络上，从而使得对肿瘤特征基因选择和亚型分类的研究成为生物信息学领域的热点。基于Lasso （least absolute shrinkage and selection operator ）方法提出了K -split Lasso 特征选择方法，其基本思想是将数据集平均划分为K 份，分别使用*The National Natural Science Foundation of China under Grant No.60975034(国家自然科学基金);the Natural Science Foundation of Anhui Province of China under Grant No.1208085QF122(安徽省自然科学基金);the Fundamental Research Funds for the Cen-tral Universities of China under Grant Nos.2011HGBZ1329,2011HGQC1013(中央高校基本科研业务费专项资金). Received 2012-05,Accepted 2012-07.ISSN 1673-9418CODEN JKYTA8 Journal of Frontiers of Computer Science and Technology 1673-9418/2012/06(12)-1136-08DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.2012.12.008E-mail:fcst@https://www.wendangku.net/doc/1531739.html, https://www.wendangku.net/doc/1531739.html, Tel: +86-10-51616056

Dota打电脑最强模式选择方法(为电脑手选英雄方法)

Dota打电脑最强模式选择方法 -----pandahero 简单介绍一下： dota打电脑模式分为以下几种： 第一种： 电脑最简单模式：-apneng (电脑普通经验普通金钱模式） 第二种: 电脑稍微厉害：-ap （电脑双倍经验双倍金钱模式） 第三种： 电脑比较厉害：-aphehg （电脑高倍经验高倍金钱模式） 第四种：超级电脑模式：-apxm 或者-apxmstfr （电脑打钱，升级速度超快，后文重点详细介绍该模式） 备注：个人觉得打电脑可以附加3个命令例如： -apnengstfrdu -apstfrdu -aphehgstfrdu st ：超级塔模式：就是塔可以慢慢自动回血，这种模式适合玩家持久娱乐 fr ：快速复活模式：英雄死亡之后，复活时间减少一半，也是适合玩家娱乐 du : 复选英雄模式：英雄可以重复多次选择，适合娱乐 这三种模式是最常见dota打电脑模式： -apnengstfrdu -apstfrdu -aphehgstfrdu (备注：玩家根据自己爱好，可以输入命令，需要就可以全部输入，不需要则输入部分命令即可，建议大家可以在开始游戏之前界面先把命令打一遍，复制下来进入游戏之后，直接复制很方便,因为有时候命令比较长，打字速度慢，容易打错） 如下图最下边对话框：可以先输入写出命令例如：-apnengstfrdu 用鼠标全部选中下面的命令，然后按住Ctrl+C组合键就是复制。然后直接再按住Ctrl+V检查是不是可以粘贴出结果，接着就可以开始游戏，进入游戏之后，直接Ctrl+V 很快

下来开始详细介绍打dota超级电脑模式： 超级模式第一种：-apxm 或者-apxmstfr 或者-apxmstfrdu (如下图：最好游戏开始之前先复制，进入游戏直接粘贴方便） 超级模式第二种：-apxmstfrdu （命令和第一种一模一样，但是玩家可以为电脑手选英雄，为电脑选择很牛逼的英雄，这对于游戏难度就是进一步提升） 重点讲一下如何为电脑手选英雄？ 进入游戏，输入命令：-apxmstfrdu ,如下图所示：稍微一会 等一会就会出现下面屏幕如下图： 看清楚下面这张图片展示内容，屏幕明显显示了：可以为AI选择英雄：-pa/-pe

多目标输出SVM回归的参数优化和特征选择

多目标输出SVM回归的参数优化和特征选择 彭文伟 湖南湘潭湘钢巴塘17-18,邮政编码:411104. Email:pww71@https://www.wendangku.net/doc/1531739.html,, phone:+86-0732-*******. 摘要：目前多目标输出SVM回归的算法使用多阈值, 其预测效果不理想，且运算量大。另外SVM算法的评价准则采用的是交叉验证的均方误差或相关系数，如果各目标的数据不平衡，这种统计方法无法用于评价多目标输出SVM回归算法。首先，本文提出采用相同阈值的SVM多目标输出回归的算法,然后对交叉验证提出两种误差统计方法:一,各目标均方误差作均匀化处理，二,使用马氏距离最小化的方法。最后，针对大型数据超大运算的问题，提出网络计算机并行运算算法。实验先用遗传算法,粒子群算法和自己的BFS算法分别对相同SVM模型作参数优化，然后用改进的序列极小化特征选择算法优化SVM特征。结果说明：选择ε-SVR算法和Rbf核，和BFS算法的参数优化，交叉验证用均匀化的均方误差作评价准则，效果相对较好。 关键词：支持向量机; 遗传算法; 粒子群算法; BFS算法; 序列极小化特征选择; Abstract: At present, the multi-objective output SVM regression used multi-threshold strategy. However, its prediction result and computational complexity is not satisfactory. In addition, the parameter and feature selection generally used cross-validation as the evaluation criteria. Because of the imbalance data, the statistical methods used to evaluate the cross-validation error cannot always get the optimal effect. In this paper, an algorithm of the multi-objective output SVM regression using the same thresholds for the multi-objective is proposed. Moreover, two error evaluation methods for cross-validation are proposed. Firstly, the mean square error for all objectives are treated homogeneously; Secondly, minimizing the Mahalanobis distance is used。Finally, data for large super-computing problem, the network computer parallel computing algorithm is proposed. experiment by using genetic algorithms, particle swarm optimization and own Breadth-first search algorithm separately on the same SVM model for parameter optimization, and then experiment by using the modified sequential minimal algorithm for feature selection. Results show that: ε-SVR , Gaussian Radial Basis, parameter optimization is using Breadth-first search algorithm, cross-validation with homogenization of the mean square error for the purpose of evaluation criteria, the effect is relatively good. Keyword: svm; genetic algorithms; particle swarm optimization; BFS; The sequential minimal algorithm based on feature selection; 一,引言 支持向量机 (Support Vector Machines, SVM)是Vapnik等人于20世纪90年代建立的，基于统计学习理论且推广能力非常好的一种小样本学习方法[1]，，已成功应用于模式分类、回归分析等领域。 SVM回归问题一般都是单目标输出[2-3]（SVM回归问题的目标值只有一个）。而目前多目标输出（SVM回归问题目标值超过一个）一般采用多阈值方式[4]，不是共同的间隔，相当于用单目标预测方式重复预测多目标，实验效果不是很理想，故提出采用相同阈值的多目标SVM回归算法。 正如大多数学习机算法，支持向量机（SVM）的性能与SVM参数和特征的选择有关[5]。不同的数据类型用不同的SVM模型预测效果有一定的差异，而SVM模型不同其参数和参数范围也不同，因此对于不同的SVM模型，因根据其参数多少和范围来选择不同的参数优化方案。 常用的参数优化办法是网格搜索[6]，但是其采用2的n次幂将范围切割为离散数，造成搜索范围不均匀分布，即使提高网格数搜索精度也不高，而且增加运算量。为了提高精度，本人提出启发式广度优先搜索。 目前使用遗传算法和粒子群算法作参数优化的越来越多，但是针对不同的SVM模型，没有对众多参数优化方案进行综合的对比和评价，是缺乏说服力的。 SVM参数和特征的优化过程需要一个评价准则。该准则大多采用k折交叉验证验证的均方误差或相关系数。 先预先设定好某个SVM参数，然后进行k-折交叉验证（k-fold cross vaidation）：将训练样本集随机地分成k个互不相交的子集，每个折的大小大致相等。利用k-1个训练子集，对给定的一组参数建立回归模型，利用剩下的最后一个子集的误差平均值评估参数的性能。以上过程重复K次，因此每个子集都有机会进行测试，最后根据k次迭代后得到误差平均值。用该误差平均

常见的特征选择或特征降维方法

URL:https://www.wendangku.net/doc/1531739.html,/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 1.减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 2.增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法（往往目的是降维，而忽略了对特征和数据理解的目的）。 在许多机器学习的书里，很难找到关于特征选择的内容，因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一种副作用，一般不会单独拿出来讨论。本文将介绍几种常用的特征选择方法，它们各自的优缺点和问题。 1 去掉取值变化小的特征 Removing features with low variance 这应该是最简单的特征选择方法了：假设某种特征的特征值只有0和1，并且在所有输入样本中，95%的实例的该特征取值都是1，那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都是1，那这个特征就没意义了。当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用，如果是连续型变量，就需要将连续变量离散化之后才能用，而且实际当中，一般不太会有95%以上都取某个值的特征存在，所以这种方法虽然简单但是不太好用。可以把它作为特征选择的预处理，先去掉那些取值变化小的特征，然后再从接下来提到的特征选择方法中选择合适的进行进一步的特征选择。 2 单变量特征选择 Univariate feature selection

文献综述格式及写作技巧(附文献综述范文)

文献综述格式及写作技巧（附文献综述范文） 文献综述是在对文献进行阅读、选择、比较、分类、分析和综合的基础上，研究者用自己的语言对某一问题的研究状况进行综合叙述的情报研究成果。文献的搜集、整理、分析都为文献综述的撰写奠定了基础。文献综述格式一般包括： 文献综述的引言： 包括撰写文献综述的原因、意义、文献的范围、正文的标题及基本内容提要； 文献综述的正文： 是文献综述的 主要内容，包括某一课题研究的历史 (寻求研究问题的发展历程)、现状、基本内容 (寻求认识的进步)， 研究方法的分析(寻求研究方法的借鉴)，已解决的问题和尚存的问题，重点、详尽地阐述对当前的影响及发展趋势，这样不但可以使研究者确定研究方向，而且便 于他人了解该课题研究的起点和切入点，是在他人研究的基础上有所创新； 文献综述的结论： 文献研究的结论，概括指出自己对该课题的研究意见，存在的不同意见和有待解决的问题等； 文献综述的附录： 列出参考文献，说明文献综述所依据的资料，增加综述的可信度，便于读者进一步检索。 一、文献综述不应是对已有文献的重复、罗列和一般性介绍，而应是对以往研究的优点、不足和贡献的批判性分析与评论。因此，文献综述应包括综合提炼和分析评论双重含义。 文献综述范文1：“问题——探索——交流”小学数学教学模式的研究... ...我们在网上浏览了数百种教学模式，下载了二百余篇有关教学模式的文章，研读了五十余篇。概括起来，我国的课堂教学模式可分三类： (1) 传统教学模式——“教师中心论”。这类教学模式的主要理论根据是行为主义学习理论，是我国长期以来学校教学的主流模式。它的优点

是... ...，它的缺陷是... ... (2) 现代教学模式——“学生中心论”。这类教学模式的主要理论依据是建构主义学习理论，主张从教学思想、教学设计、教学方法以及教学管理等方面均以学生为中 心，20世纪 90年代以来，随着信息技术在教学中的应用，得到迅速发展。它的优点是... ...，它的缺陷是... ... (3) 优势互补教学模式——“主导——主体论”。这类教学模式是以教师为主导，以学生为主体，兼取行为主义和建构主义学习理论之长并弃其之短，是对“教师中心 论”和“学生中心论”的扬弃。“主导——主体论”教学模式体现了辩证唯物主义认识论，但在教学实践中还没有行之有效的可以操作的教学方法和模式。 以教师为中心的传统小学数学教学模式可表述为“复习导入——传授新知——总结归纳——巩固练习——布置作业”。这种教学模式无疑束缚了学生学习主体作用的 发挥。当今较为先进的小学数学教学模式可表述为“创设情境，提出问题——讨论问题，提出方案——交流方案，解决问题——模拟练习，运用问题——归纳总结， 完善认识”。这种教学模式力求重视教师的主导作用和学生的主体作用，为广大教师所接受，并在教学实践中加以运用。但这种教学模式将学生的学习局限于课堂， 学习方式是为数学而数学，没有把数学和生活结合起来，没有把学生学习数学置于广阔的生活时空中去，学生多角度多途径运用数学知识解决问题的能力受到限制， 尤其是学生运用数学知识创造性地解决生活中的数学问题的能力发展受到限制，不利于培养学生的创新精神和实践能力。为此，我们提出“‘问题——探索——交流 ’小学数学教学模式研究”课题。 文献综述范 文1中，研究者对有关研究领域的情况有一个全面、系统的认识和了解，对相关文献作了批判性的分析与评论。对于正在从事某一项课题的研究者来说，查阅文献资 料有助于他们从整体上把握自己研究领域的发展历史与现状、已取得的主要研究成果、存在争议的地方、研究的最新方向和趋势、被研究者忽视的领域、对进一步研 究工作的建议等。 文献综述范文2： 农村中学学生自学方法研究 1.国外的研究现状 国外的自学方法很多。美国心理学家斯金纳提出程序学习法... ...，程序学习使学习变得相对容易，有利于学生自学。美国心理学家桑代克所创设的试误学习法... ...，它主要解决学习中的问题。还有超级学习法，查、问、读、记、复习法、暗示法等。 2.国内的研究状况 我国古代就非常重视自学方法的研究，有“温故而知新”，“学而时习