python：机器学习特征优选（过滤法）
作者：CSDN @ _养乐多_
本文将介绍如何使用 python 语言使用过滤法进行机器学习特征优选。分别有F值、互信息（Mutual Information，MI）、方差阈值（Variance Threshold，VT）、相关性方法。
文章目录
- 一、特征数据
- 1.1 将用于分析的数据从GEE下载到本地
- 1.2 从其他方法获取
- 二、读取数据
- 三、特征优选
- 3.1 过滤法
- 3.1.1 F 值
- 3.1.1.1 代码
- 3.1.1.2 绘图
- 3.1.2 互信息（Mutual Information，MI
相关文章：
python：机器学习特征优选（过滤法）
作者：CSDN @ _养乐多_ 本文将介绍如何使用 python 语言使用过滤法进行机器学习特征优选。分别有F值、互信息（Mutual Information，MI）、方差阈值（Variance Threshold，VT）、相关性方法。 文章目录 一、特征数据1.1 将用于分析的数据从GEE下载到本地1.2 从其他方法获取二、…...
CH32V 系列 MCU IAP 使用函数形式通过传参形式灵活指定APP跳转地址
参考: CH32V 系列 MCU IAP 升级跳转方法 CH32V103 的 IAP 问题（跳转及中断向量表重定位） 1. 沁恒的RISC-V内核MCU的IAP跳转示例程序简要分析 沁恒的RISC-V内核的MCU比如CH32V203、CH32V307等系列的EVT包中IAP升级的示例程序中都是通过使能软件中断之后&…...
教程分享：如何为跨境电商、外贸、国际展会制作二维码？
不论是做跨境电商、在全球做产品推广，还是国外的餐厅运营、参加国际展会，或者是做创意户外广告、制作个性化的个人名片、有趣的产品包装……只要是在国外使用二维码，你都可以在QR Tiger去制作您需要的二维码！ 一、认识QR Tiger 二…...
ComfyUI 基础教程（十三）：ComfyUI-Impact-Pack 面部修复
SD的WebUI 中的面部修复神器 ADetailer，无法在ComfyUI 中使用。那么如何在ComfyUI中进行面部处理呢？ComfyUI 中也有几个面部修复功能，比如ComfyUI Impact Pack（FaceDetailer），以及换脸插件Reactor和IPAdapter。 ComfyUI-Impact-Pack 是一个功能强大的插件，专为 ComfyUI …...
专题五_位运算(2)
目录 面试题 01.01. 判定字符是否唯一 解析 题解 268. 丢失的数字 解析 题解 371. 两整数之和 解析 题解 面试题 01.01. 判定字符是否唯一 面试题 01.01. 判定字符是否唯一 - 力扣（LeetCode） 解析 题解 class Solution { public:bool isUnique…...
ZCC5503 18V 1A 6uA低静态功耗 同步降压控制器
1. 概要 ZCC5503R 是一款基准电压源、振荡电路、 比较器 PWM/PFM 控制器构成的 CMOS 降压电路调整器，利用 PWM/PFM 自动切换控制电路达到可调占空比，具有全输入电压范围（3~18V ）内的低纹波、高效率及大电流输出等特点. 2. 产…...
python操作minio中常见错误
因为我参考minio的文档操作，当时文档并不是很详细，这篇博文会统一记录自己所遇到的问题。以下的每个标题都是具体的错误信息。 minio-py文档 错误1:SSL: WRONG_VERSION_NUMBER 这个错误的原因是在创建minio的客户端时候没有关闭SSL，请使用如…...
SpringCloud-Seata分布式事务的环境搭建搭建
目录 一、版本说明 二、建立Seata Server数据库（TC-带头大哥的数据库） 三、业务库建表 四、安装Seata-Server 4.1 虚拟机里新建一个/opt/seate/seata-server文件夹，在seate文件夹下新建一个docker-compose.yml 文件 4.2 运行容器 4.3 在na…...
ChatGPT4 Turbo 如何升级体验？官网如何使用最新版GPT-4 Turbo？
本文会教大家如何教大家升级自己的GPT4到GPT4 Turbo，同时检验自己的GPT4 Turbo是否是最新版本的GPT-4-Turbo-2024-04-09 说明 新版GPT-4 Turbo再次重夺大模型排行榜王座，超越了Claude 3 Opus。 最新版本的GPT-4 Turbo被命名为GPT-4-Turbo-2024-04-09。…...
如何利用工作流自定义一个AI智能体
选择平台 目前已经有不少大模型平台都提供自定义智能体的功能，比如 百度的文心 https://agents.baidu.com/ 阿里的百炼平台 https://bailian.console.aliyun.com/。 今天再来介绍一个平台扣子（https://www.coze.cn/），扣子是…...
嵌入式学习day12
每日面试题 static 关键字在 全局变量、局部变量、函数的区别？ ①全局变量static：改变作用域，改变（限制）其使用范围。 只初始化一次，防止在其他文件单元中被引用。全局变量的作用域是整个源程序ÿ…...
【Leetcode 42】 接雨水-单调栈解法
基础思路： 维持栈单调递减，一旦出现元素大于栈顶元素，就可以计算雨水量，同时填坑（弹出栈顶元素） 需要注意： 单调栈通常保存的是下标，用于计算距离 public static int trap2(int[…...
Python 贪吃蛇
文章目录 效果图：项目目录结构main.pygame/apple.pygame/base.pygame/snake.pyconstant.py 效果图： 项目目录结构 main.py from snake.game.apple import Apple # 导入苹果类 from snake.game.base import * # 导入游戏基类 from snake.game.snake im…...
计算机网络 2.4差错检验与校正
第四节 差错检验与校正 一、认识检验与校正 1.差错形成原因 内部因素（随机错）：噪声脉冲、脉动噪声、衰减、延迟失真等。 外部因素（突发错）：电磁干扰、太阳噪声、工业噪声等。 2.差错控制编码分类&#…...
uniapp遍历数组对象的常见方法
在 UniApp 中，遍历数组对象的方法与在普通 JavaScript 中是相同的。UniApp 是一个使用 Vue.js 开发所有前端应用的框架，因此你可以使用 Vue.js 和 JavaScript 的语法来遍历数组对象。 以下是一些常见的遍历数组对象的方法： 使用 for 循环 …...
Milvus向量数据库（一）Milvus存储byte[]类型源向量数据
两种路线： 第一种是把byte[]转换为List< float >，然后存储到Milvus的floatVector中第二种是把byte[]转换为ByteBuffer，然后存储到Milvus的BinaryVector中 步骤： 我先用的是第一种，但是在转换float过程中&…...
Jupyter Notebook魔术命令
Jupyter Notebook是一个基于网页的交互式笔记本，支持运行多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质式一个Web应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实现代码，数学方程，可视化和markdown。用途包括：数据…...
python基础---生成器
生成器 这个老师的课 这个老师的网页 获取系列有规律但是个数不确定的数据 使用迭代器的时候可以使用一个不会产生异常的迭代器, 实际记录的是生成的数据的方式, 不是实际的数据 使用迭代器的时候这一个规则的改变不方便, 需要加一个专门的方法 还有就是如果需要大量的数据,…...
wangEditor 富文本详解
前言：wangEditor 官网 。本文档讲解 wangEditor 在 vue3 中的使用。 一：快速开始 1. 安装 需要安装 wangeditor/editor、wangeditor/editor-for-vuenext 两个依赖 # 安装 editor npm install wangeditor/editor # or yarn add wangeditor/editor # o…...
文献速递：深度学习医学影像心脏疾病检测与诊断--从SPECT/CT衰减图中深度学习冠状动脉钙化评分提高了对重大不良心脏事件的预测
Title 题目 Deep Learning Coronary Artery Calcium Scores from SPECT/CT Attenuation Maps Improve Prediction of Major Adverse Cardiac Events 从SPECT/CT衰减图中深度学习冠状动脉钙化评分提高了对重大不良心脏事件的预测 01 文献速递介绍 低剂量非门控CT衰减校正&am…...
conda相比python好处
Conda 作为 Python 的环境和包管理工具，相比原生 Python 生态（如 pip 虚拟环境）有许多独特优势，尤其在多项目管理、依赖处理和跨平台兼容性等方面表现更优。以下是 Conda 的核心好处： 一、一站式环境管理：…...
【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】
解密LSTM与GRU：如何让RNN变得更聪明？ 在深度学习的世界里，循环神经网络（RNN）以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而，传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失&#…...
ArcGIS Pro制作水平横向图例+多级标注
今天介绍下载ArcGIS Pro中如何设置水平横向图例。 之前我们介绍了ArcGIS的横向图例制作：ArcGIS横向、多列图例、顺序重排、符号居中、批量更改图例符号等等（ArcGIS出图图例8大技巧），那这次我们看看ArcGIS Pro如何更加快捷的操作。…...
HarmonyOS运动开发：如何用mpchart绘制运动配速图表
##鸿蒙核心技术##运动开发##Sensor Service Kit（传感器服务）# 前言 在运动类应用中，运动数据的可视化是提升用户体验的重要环节。通过直观的图表展示运动过程中的关键数据，如配速、距离、卡路里消耗等，用户可以更清晰…...
MySQL JOIN 表过多的优化思路
当 MySQL 查询涉及大量表 JOIN 时，性能会显著下降。以下是优化思路和简易实现方法： 一、核心优化思路 减少 JOIN 数量 数据冗余：添加必要的冗余字段（如订单表直接存储用户名）合并表：将频繁关联的小表合并成…...
OD 算法题 B卷【正整数到Excel编号之间的转换】
文章目录 正整数到Excel编号之间的转换 正整数到Excel编号之间的转换 excel的列编号是这样的：a b c … z aa ab ac… az ba bb bc…yz za zb zc …zz aaa aab aac…; 分别代表以下的编号1 2 3 … 26 27 28 29… 52 53 54 55… 676 677 678 679 … 702 703 704 705;…...
CVPR2025重磅突破：AnomalyAny框架实现单样本生成逼真异常数据，破解视觉检测瓶颈！
本文介绍了一种名为AnomalyAny的创新框架，该方法利用Stable Diffusion的强大生成能力，仅需单个正常样本和文本描述，即可生成逼真且多样化的异常样本，有效解决了视觉异常检测中异常样本稀缺的难题，为工业质检、医疗影像…...
离线语音识别方案分析
随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术也得到了广泛的应用，从智能家居到车载系统，语音识别正在改变我们与设备的交互方式。尤其是离线语音识别，由于其在没有网络连接的情况下仍然能提供稳定、准确的语音处理能力，广…...
聚六亚甲基单胍盐酸盐市场深度解析：现状、挑战与机遇
根据 QYResearch 发布的市场报告显示，全球市场规模预计在 2031 年达到 9848 万美元，2025 - 2031 年期间年复合增长率（CAGR）为 3.7%。在竞争格局上，市场集中度较高，2024 年全球前十强厂商占据约 74.0% 的市场…...
EasyRTC音视频实时通话功能在WebRTC与智能硬件整合中的应用与优势
一、WebRTC与智能硬件整合趋势 随着物联网和实时通信需求的爆发式增长，WebRTC作为开源实时通信技术，为浏览器与移动应用提供免插件的音视频通信能力，在智能硬件领域的融合应用已成必然趋势。智能硬件不再局限于单一功能，对实时…...