探索机器学习中的特征工程
【5月更文挑战第10天】
在机器学习领域，特征工程扮演着至关重要的角色。它涉及选择、修改和创造从原始数据中提取的特征，旨在提高模型的性能。本文将深入探讨特征工程的多个方面，包括数据清洗、特征选择、维度缩减以及特征编码等，同时提供实用的技巧和策略，帮助读者构建出更有效的机器学习模型。
高性价比发文典范——101种机器学习算法组合革新骨肉瘤预后模型
随着高通量测序技术的飞速发展和多组学分析的广泛应用，科研人员在探索生物学奥秘时经常遇到一个令人又爱又恼的问题：如何从浩如烟海的数据中挖掘出潜在的疾病关联靶点？又如何构建一个全面而有效的诊断或预后模型？只有通过优雅的数据挖掘、精致的结果展示、深入的讨论分析，并且辅以充分的湿实验验证，我们才能锻造出一篇兼具深度与广度的“干湿结合”佳作。
使用PyTorch实现L1, L2和Elastic Net正则化
本文介绍了机器学习中的正则化技术，包括L1、L2和Elastic Net，用于防止过拟合。L1正则化产生稀疏模型，适合特征选择；L2正则化使参数接近零但不为零，减少过拟合。Elastic Net结合L1和L2优点，适用于特征相关情况。在Python的sklearn库中，可使用Lasso、Ridge和ElasticNet类实现这些正则化。此外，文中提供PyTorch代码示例，展示了如何在多层感知机上应用L1、L2和Elastic Net正则化。