机器学习 | 特征工程(二)- 特征选择
demi 在 周三, 03/20/2019 - 09:18 提交
当数据预处理完成后,我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。通常来说,从两个方面考虑来选择特征:特征是否发散——如果一个特征不发散,例如方差接近于0,也就是说样本在这个特征上基本上没有差异,这个特征对于样本的区分并没有什么用;特征与目标的相关性——这点比较显见,与目标相关性高的特征,应当优选选择。
当数据预处理完成后,我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。通常来说,从两个方面考虑来选择特征:特征是否发散——如果一个特征不发散,例如方差接近于0,也就是说样本在这个特征上基本上没有差异,这个特征对于样本的区分并没有什么用;特征与目标的相关性——这点比较显见,与目标相关性高的特征,应当优选选择。
无人驾驶汽车路径规划是指在一定的环境模型基础上,给定无人驾驶汽车起始点和目标点后,按照性能指标规划出一条无碰撞、能安全到达目标点的有效路径。路径规划主要包含两个步骤:建立包含障碍区域与自由区域的环境地图,以及在环境地图中选择合适的路径搜索算法,快速实时地搜索可行驶路径。
下一个Wi-Fi标准802.11ax(通常被称为Wi-Fi 6)被大肆宣传。供应商常常将新技术构建为“下一个大事件”,然而,就Wi-Fi 6而言,这种热情是有理由的,因为它设计的前提是Wi-Fi是设备的主要连接,而不是便利的网络。
针对模糊图像的处理,个人觉得主要分两条路,一种是自我激发型:基于图像处理的方法,如图像增强和图像复原,以及曾经很火的超分辨率算法;另外一种属于外部学习型:就如同照葫芦画瓢一样的道理,其算法主要是深度学习中的卷积神经网络......接下来我们一起学习这两条路的具体方式。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。但不是人的智能,能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。从诞生以来,人工智能理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的容器。正因为如此,人工智能的应用方向才十分之广。
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VR对于教育行业来说非常重要,本文列举了教育中VR的十大好处,希望世界各地的一些教育工作者能够将其作为一种积极因素,鼓励在他们的机构中采用VR,甚至可能会激发一些开发人员开始研究一些令人惊叹的新教育内容!
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