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MRM特征选择与模型训练指南

共计 30 章节
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01
MRM概述
MRM（最大相关最小冗余）的定义 · 核心思想 · 与特征选择的关系
MRM最大相关最小冗余
02
信息论基础
熵 · 联合熵 · 条件熵
信息论基础联合熵
03
互信息计算
离散变量与连续变量的互信息估计方法（… · 核密度估计法）
互信息计算离散变量
04
MRM数学原理
最大相关性准则 · 最小冗余性准则 · MRM目标函数推导
MRM数学原理
05
MRM与Filter方法
MRM在过滤式特征选择中的定位 · 与方差过滤 · 卡方检验的对比
MRMFilter
06
MRM与Wrapper方法
MRM与递归特征消除（RFE） · 前向/后向搜索的异同
MRMWrapper
07
MRM与Embedded方法
MRM与Lasso · 决策树特征重要性的结合思路
MRMEmbedded
08
MRM算法流程
输入数据集 · 初始化特征子集 · 迭代选择
MRM算法流程
09
MRM的增量搜索策略
前向选择 · 后向消除 · 双向搜索的实现细节
MRM的增量搜索策略
10
MRM的变体
MRMR（最小冗余最大相关性） · QMRM（二次MRM） · CMRM（条件MRM）
MRM的变体
11
MRM在分类问题中的应用
二分类 · 多分类场景下的特征选择策略
MRM分类问题
12
MRM在回归问题中的应用
连续目标变量下的互信息计算与特征排序
MRM回归问题
13
MRM与高维数据
处理特征数远大于样本数时的过拟合风险…
MRM高维数据
14
MRM与多模态数据
融合文本 · 图像 · 数值特征的MRM扩展方法
MRM多模态数据
15
MRM的时间复杂度分析
O(m^2 * n)的推导与优化策略
MRM的时间复杂度分析
16
MRM的Python实现
基于scikit-learn的Sel…
MRMPython
17
MRM的R语言实现
mRMRe包的使用与参数调优
MRM的R语言实现
18
MRM的MATLAB实现
fscmrmr函数与特征排序可视化
MRMMATLAB
19
MRM与模型训练流程
特征选择后的数据划分 · 标准化 · 交叉验证
MRM模型训练流程
20
MRM与逻辑回归
使用MRM筛选特征后训练逻辑回归模型
MRM逻辑回归
21
MRM与支持向量机
MRM+SVM在文本分类中的实战案例
MRM支持向量机
22
MRM与随机森林
MRM+RF在基因表达数据中的特征筛…
MRM随机森林
23
MRM与XGBoost
MRM+XGBoost在金融风控中的…
MRMXGBoost
24
MRM与神经网络
MRM+MLP在图像特征降维中的应用
MRM神经网络
25
MRM的评估指标
分类准确率 · AUC · F1-score
MRM的评估指标
26
MRM的调参策略
互信息估计的bin数选择 · 特征数量k的确定（肘部法则）
MRM的调参策略
27
MRM的局限性
对非线性关系敏感度 · 冗余度量近似误差 · 计算瓶颈
MRM的局限性
28
MRM的改进方向
基于深度学习的互信息估计（MINE） · 自适应冗余惩罚
MRM的改进方向
29
MRM实战案例一
UCI心脏病数据集特征选择与模型训练…
MRM实战案例一
30
MRM实战案例二
Kaggle房价预测竞赛中的MRM特…
MRM实战案例二