過濾式特徵選擇

Ⅰ 特徵工程到底是什麼

在嵌入式特徵選擇中，特徵選擇演算法本身作為組成部分嵌入到學習演算法里。最典型的即決策樹演算法，如ID3、C4.5以及CART演算法等，決策樹演算法在樹增長過程的每個遞歸步都必須選擇一個特徵，將樣本集劃分成較小的子集，選擇特徵的依據通常是劃分後子節點的純度，劃分後子節點越純，則說明劃分效果越好，可見決策樹生成的過程也就是特徵選擇的過程。過濾式特徵選擇的評價標准從數據集本身的內在性質獲得，與特定的學習演算法無關，因此具有較好的通用性。通常選擇和類別相關度大的特徵或者特徵子集。過濾式特徵選擇的研究者認為，相關度較大的特徵或者特徵子集會在分類器上可以獲得較高的准確率。過濾式特徵選擇的評價標准分為四種，即距離度量、信息度量、關聯度度量以及一致性度量。

Ⅱ THC是什麼意思CFS費用是什麼意思

THC即Terminal Handling Charges (碼頭處理費)的縮寫，是指由船公司向交貨人或收貨人收取的費用，用以抵償船公司在裝貨港或目的港需要支付給碼頭或者中間作業經營者的貨櫃碼頭裝卸費用及其他有關處理貨物的費用。THC可分成裝貨港的THC和目的港的THC。

CFS是集裝箱貨運站（CONTAINER FREIGHT STATION）是處理拼箱貨的場所，集裝箱貨運站的使用費用，它辦理拼箱貨的交接，配載積載後，將箱子送往CY(Container Yard， 集裝箱（貨櫃）堆場)，並接受CY交來的進口貨箱，進行拆箱，理貨，保管，最後撥給各收貨人。同時也可以按承運人的委託進行鉛封和簽發場站收據等業務。CFS的費用，通常是以一個立方多少來計算的。

(2)過濾式特徵選擇擴展閱讀：

THC按起運港和目的港不同可劃分為OTHC（Origin Terminal Handling Charge，起運港碼頭操作費）和DTHC（Destination Terminal Handling Charge，目的港碼頭操作費）兩種。出口到美國的貨物沒有DTHC。

2010 1月1號開始，船公司會進一步增加THC 的收費，部分船公司收費已經發出通知，例如COSCO。

THC費用、ORC費用法律提示:

1. 無論FOB還是CFR情況下，裝貨港的THC/ORC費用均由賣方承擔，中國供應商在報價時必須考慮該價格因素。

2. 認為FOB情況下，買方承擔運費就必然承擔THC或者ORC的觀點是失當的。該觀點是對THC費用性質及FOB條款涵義的誤解所造成的，中國供應商應予注意。

3. 認為CFR情況下，賣方必然承擔卸貨港的駁運費、碼頭費用的觀點也是失當的。賣方可以通過在運輸合同中排除承擔，以及在買賣合同中約定由買方承擔，而實現自身的免責。所以，CFR條件下，賣家需要注意的問題是，運輸合同由賣方簽訂，船公司往往在格式條款中要求賣家承擔目的港的碼頭費用，若賣方不擬承擔該費用，應在運輸合同中排除;若船公司的格式合同不容更改，則應在買賣合同中約定由買方補償該費用。

4. 上述關於THC和ORC費用的承擔適用於買賣雙方僅約定FOB或CFR條件，且沒有對THC和ORC作出特別約定的情形，事實上，對於THC和ORC的承擔，買賣雙方是可以通過買賣合同另行約定，且該另行之約定較FOB或CFR條件有優先效力。

Ⅲ 過濾器如何進行選型

不同類型過濾器對去除灌溉水中不同污物的有效性不同，過濾器可以根據它們對各種污內物的有效過濾程度容來選擇（表5）。對於具有相同過濾效果的不同過濾器來說，選擇的依據主要考慮價格高低。

表5過濾器的類型選擇

註：控制過濾器指田間二級過濾器。A為第一選擇方案、B為第二選擇方案、C為第三選擇方案。

Ⅳ 特徵選擇中封裝方法和過濾方法的區別

大體講一般分為封裝式和濾波式兩種，區別是封裝式的是以分類器的性能作為評價准則。所以封裝式的方法通用性比較差，而且計算量大，但好處就是獲得的分類效果好。與之對比的是濾波式的方法，濾波式的一般從特徵的結構性出發，計算量小，效率高，速度快，通用性好，但是獲得的分類精度不穩定。

Ⅳ 數據分析模型創建環節中數據過濾條件及原因

摘要 1. 數據預處理，

Ⅵ 粗糙集屬於過濾式特徵選擇演算法嗎

B. 等產量曲線向右下方傾斜C. 等產量曲線有無數多條，其中每一條代表一個產值，並且離原點越遠，代表的產量越大D. 等產量曲線互不相交

Ⅶ 人工智慧語言中的循環怎麼使用的呢

for循環是很多開發語言中最常用的一個循環。它可以大大提高代碼的運行速度，簡化邏輯代碼，非常適用。
首先：for 有兩種形式：一種是數字形式，另一種是通用形式。
數字形式的 for 循環，通過一個數學運算不斷地運行內部的代碼塊。 下面是它的語法：
stat ::= for Name 『=』 exp 『,』 exp [『,』 exp] do block end
block 將把 name 作循環變數。 從第一個 exp 開始起，直到第二個 exp 的值為止， 其步長為第三個 exp 。 更確切的說，一個 for 循環看起來是這個樣子
for v = e1, e2, e3 do block end
注意下面這幾點：
其次：所有三個控製表達式都只被運算一次， 表達式的計算在循環開始之前。 這些表達式的結果必須是數字。
var，limit，以及 step 都是一些不可見的變數。 這里給它們起的名字都僅僅用於解釋方便。
如果第三個表達式（步長）沒有給出，會把步長設為 1 。
你可以用 break 和 goto 來退出 for 循環。
循環變數 v 是一個循環內部的局部變數； 如果你需要在循環結束後使用這個值， 在退出循環前把它賦給另一個變數。
通用形式的 for 通過一個叫作 迭代器 的函數工作。 每次迭代，迭代器函數都會被調用以產生一個新的值， 當這個值為 nil 時，循環停止。
注意以下幾點：
explist 只會被計算一次。 它返回三個值， 一個 迭代器 函數， 一個 狀態， 一個 迭代器的初始值。
f， s，與 var 都是不可見的變數。 這里給它們起的名字都只是為了解說方便。
你可以使用 break 來跳出 for 循環。
環變數 var_i 對於循環來說是一個局部變數； 你不可以在 for 循環結束後繼續使用。 如果你需要保留這些值，那麼就在循環跳出或結束前賦值到別的變數里去。

var，limit，以及 step 都是一些不可見的變數。 這里給它們起的名字都僅僅用於解釋方便。
如果第三個表達式（步長）沒有給出，會把步長設為 1 。
你可以用 break 和 goto 來退出 for 循環。
循環變數 v 是一個循環內部的局部變數； 如果你需要在循環結束後使用這個值， 在退出循環前把它賦給另一個變數。
通用形式的 for 通過一個叫作 迭代器 的函數工作。 每次迭代，迭代器函數都會被調用以產生一個新的值， 當這個值為 nil 時，循環停止。
注意以下幾點：
explist 只會被計算一次。 它返回三個值， 一個 迭代器 函數， 一個 狀態， 一個 迭代器的初始值。
f， s，與 var 都是不可見的變數。 這里給它們起的名字都只是為了解說方便。
你可以使用 break 來跳出 for 循環。
環變數 var_i 對於循環來說是一個局部變數； 你不可以在 for 循環結束後繼續使用。 如果你需要保留這些值，那麼就在循環跳出或結束前賦值到別的變數里去。

Ⅷ 機器學習入門報告之 解決問題一般工作流程

機器學習入門報告之 解決問題一般工作流程
對於給定的數據集和問題，用機器學習的方法解決問題的工作一般分為4個步驟：
一． 數據預處理
首先，必須確保數據的格式符合要求。使用標准數據格式可以融合演算法和數據源，方便匹配操作。此外還需要為機器學習演算法准備特定的數據格式。
然後，直接得到的數據集很少可以直接使用，可能有以下原因：
1. 樣本某些屬性缺失
2. 某些樣本未標記
3. 樣本屬性過多
4. 沒有分出訓練集和測試集
5. 不同類別訓練樣例比例相差太大
對於1，2這樣的情況，在該類樣本數較少的情況下一般通過刪除該類無效樣本來清洗數據。
對於3
·過多的特徵可能誤導學習器
·更多的特徵意味著更多的參數需要調整，過擬合的風險加大
·數據的可視化要求維度不高於3
·維度越少訓練越快，可嘗試的東西越多，能得到更好地效果
·數據的維度可能虛高。
解決方法就是降維，降維分為特徵選擇法和特徵抽取法。
特徵選擇法：
所謂特徵選擇，就是選擇樣本中有用、跟問題相關的特徵。事實上並不一定樣本的所有屬性對具體問題都是有用的，通過一定的方法選擇合適的特徵可以保證模型更優。常用的方法大致分三類：過濾式、包裹式和嵌入式。
特徵抽取法：
特徵抽取試圖將原始特徵空間轉換成一個低維特徵空間而不丟失主要信息。無法使用選擇方法來刪除特徵，而特徵又太多的時候，這種方法很有效。我們可以通過主成分分析PCA和線性判別式分析和多維標度法來驗證。
對於4，為了方便訓練和驗證模型好壞，數據集一般會以9：1或者其他合適比例（比例選擇主要基於實際問題）分為測試集和驗證集。如果給定的數據集只是已經標記好的樣本，那麼劃分時必須保證數據集和測試集的分布大致均勻。
對於5，即類別不均衡問題，處理的一個基本策略是—再縮放。
二． 選定演算法
一種方式是根據有沒有標記樣本考慮。
如果是有標記樣本，可以考慮有監督學習，反之則是無監督學習。
無監督學習方法主要是聚類。隨機選定幾個樣本，通過一定的演算法不停迭代直至收斂或者達到停止條件，然後便將所有樣本分成了幾類。
對有監督學習而言，根據最終所需要的輸出結果
如果是分類問題，可以參考的模型有線性回歸及其非線性擴展、決策樹、神經網路、支持向量機SVM、規則學習等
如果是回歸問題，可以認為是分類的連續形式，方法便是以上模型的變種或擴展
如果涉及到概率，可以參考的有神經網路、貝葉斯、最大似然、EM、概率圖、隱馬爾科夫模型、強化學習等
三． 訓練演算法
將格式化數據輸入到演算法，從中抽取知識或信息。這里的得到的知識需要存儲為計算機可以處理的格式，方便後續使用。
四． 性能評估和優化
如果要評估訓練集和測試集的劃分效果，常用的有留出法、交叉驗證法、自助法、模型調參等
如果模型計算時間太長，可以考慮剪枝
如果是過擬合，則可通過引入正則化項來抑制（補償原理）
如果單個模型效果不佳，可以集成多個學習器通過一定策略結合，取長補短（集成學習）

Ⅸ CFS的特徵選擇演算法

基於關聯規則的特徵選擇演算法（correlation-based feature selection），是一種經典的過濾器模式的特徵選擇方法。源自論文「correlation-based feature selection for discrete and numeric class machine learning」，啟發地對單一特徵 對應於每個分類的作用進行評價，從而得到最終的特徵子集。特別地，特徵必須是離散的隨機變數，如果是數值型變數，需要首先執行指導的離散化方法來進行離散化特徵。