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登上Nature子刊!特征选择一区首选,效率飙升98% 在机器学习与数据挖掘领域,特征选择(Feature Selection)作为一项至关重要的预处理环节,正发挥着日益关键的作用。面对数据维度呈爆炸式增长的现状,大量冗余特征和噪声干扰严重威胁模型的泛化能力。此时,特征选择旨在从高维数据中精准识别最具判别性的特征子集,通过这一操作,不仅能够显著提升模型性能,有效降低计算复杂度,还能大幅增强模型的可解释性。正因如此,高效的特征选择方法已成为当下该领域的研究焦点。 目前,特征选择技术主要分为三大类: 过滤式(Filter)方法:这类方法具有独立于模型的显著优势,主要依靠卡方检验、互信息、方差分析等统计指标来评估特征的重要性。 包裹式(Wrapper)方法:该方法与特定学习器紧密结合,借助递归特征消除、遗传算法等搜索策略对特征子集进行优化。 嵌入式(Embedded)方法:其独特之处在于直接在模型训练过程中完成特征选择,典型的如 Lasso 回归、决策树特征重要性。 近年来,基于正则化约束、稀疏学习和集成特征评估的先进方法不断涌现,进一步推动了特征选择领域的发展。这些前沿技术在处理复杂高维数据时展现出强大的优势,为机器学习和数据挖掘在更多领域的应用拓展了广阔空间。 #深度学习 #机器学习 #论文 #论文创新点 #特征选择
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为何众多研究实验难以复制?连Nature子刊也遭遇困境? 今天要和大家聊一个比较迷惑的话题 这是很多科研新手会遇到的问题 做课题时,我遇到过很多次这种情况,我明明按照文献中的方法来的,但得出来的数据就是有很大差异。 这真的很让人苦恼,到底是他的实验数据有问题还是我的数据有问题?一个大大的问号写在我的脸上。 大部分同学都会遇到这种问题的,如果你真的遇到了,可以从以下几点分析原因: 1、论文实验部分在写作时不够规范 论文在写实验方法部分时,不是用规范化的语言来写的,而是用自然语言来写的。 意思是很多时候论文没有把实验步骤精准的叙述清楚,特别是一些实验参数的设定: 比如说:论文中可能会写“从100摄氏度降温至50摄氏度”,那么问题来了:降温速率是多少?用什么装置?什么方式降温的?论文中往往得不到这样的信息,所以重复该实验的时候,实际的操作方法可能会与原作者有差别。 类似于这样的问题还有:湿度的变化规律、试剂的添加步骤等各种参数的具体操作方法。 2、实验的原材料的问题 不同材料供应商,由于技术方案、工艺管控能力的差异,他们生产的名义上同种的原材料,实际上可能会有区别。 即使是同一供应商,不同批次生产的同种原材料,有些时候也会有区别。不同供应商生产的同种原材料可能差异就会更大了。 所以要检查清楚你的试剂和论文中用到的是不是同一厂家的。 另外很多试剂都有特定的储存要求,比如:干燥、密封、低温、不能见光等等,一旦没有按照要求保存,可能会使材料被氧化而变质,这个问题我曾经做实验的时候就遇到过。 3、实验设备本身存在的差异 实验设备本身也可能会存在一些差异,特别是在一些具体的参数设定,由于实验设备本身存在误差而导致有问题。 所以,你的实验设备的性能不一定就和原作者的一样,做出来的结果就会有点差异。 4、作者故意在论文中省略关键步骤 这种情况也是会有的,就像上面说的实验步骤没有描述清楚,有可能是作者故意的。 该研究成果是真实的,但故意在发表的论文中省略关键步骤,或者故意描述与真实情况不符的步骤。 原因是作者不希望别人模仿自己的研究工作。 有些作者希望该领域的论文只有自己和与自己利益相关者能发表;特别是那些供职于企业的科研人员,不想让商业竞争对手模仿自己。 5、该研究成果是学术造假 #毕业论文 #研究生 #开题报告
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