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摘要： 原创博文，转载请注明出处！ 本题牛客网地址 本题代码的github地址 本系列文章的索引地址 # 题目 # 思路 两次翻转，第一次翻转整个句子，第二次翻转每个单词（单词之间用逗号隔开） # 代码 #include #include using namespace std; class Solution { public: string ReverseSentence... 阅读全文

摘要： 原创博文，转载请注明出处！ 嵌入式特征选择法使用机器学习模型进行特征选择。特征选择过程与学习器相关，特征选择过程与学习器训练过程融合，在学习器训练过程中自动进行特征选择。 通过L1正则化来选择特征 sklearn在feature_selection模块中集成的模型SelectFromModel实现了嵌入式特征选择，SelectFromModel模型通过sklearn内置... 阅读全文

摘要： 原创博文，转载请注明出处！ 包裹式特征选择法的特征选择过程与学习器相关，使用学习器的性能作为特征选择的评价准则，选择最有利于学习器性能的特征子集。常用的包裹式特征选择法有递归特征消除法RFE。 # 递归特征消除法 递归特征消除法RFE 递归特征消除法的英文全名为recursive feature elimination，简称RFE。首先设定n_features_to_sel... 阅读全文

摘要： 原创博文，转载请注明出处！ # 题目 # 思路 两次翻转，首先整个句子翻转，然后单词翻转。 # 代码 阅读全文

摘要： # 过滤式特征选择法的原理 使用发散性或相关性指标对各个特征进行评分，选择分数大于阈值的特征或者选择前K个分数最大的特征。具体来说，计算每个特征的发散性，移除发散性小于阈值的特征/选择前k个分数最大的特征；计算每个特征与标签的相关性，移除相关性小于阈值的特征/选择前k个分数最大的特征。 # 过滤式特征选择法的特点 特征选择过程与学习器无关，相当于先对初始特征... 阅读全文