MRMR (Max-Relevance and Min-Redundancy) 最大相关和最小冗余算法为什么会出现mRMR算法？ 降低维度，选择重要的特征，避免维度灾难，降低计算成本去除不相关的冗余特征(噪声)来降低学习的难度，去除噪声的干扰，留下关键因素，提高预测精度获得更多有物理意义的，有价值的特征不同模型有不同的特征适用类型？ Lr模型适用于拟合离散特征(见附录)gbdt模型适用于拟合连续数值特征一般说来，特征具有较大的方差说明蕴含较多信息，也是比较…
之所以出现mRMR算法来进行特征选择，主要是为了解决通过最大化特征与目标变量的相关关系度量得到的最好的m个特征，并不一定会得到最好的预测精度的问题。 以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了在python中pymrmr的使用。 mrmr 在做特征选择时，可能面临两个问题：特征与类别预测有多大相关性，特征之间有多大冗余度。 可以看出，特征选择可以分为两个过程：1、怎样度量特征相关性。 MRMR：（Maximum relerelevance，minimum redundancy） 最大相关最小冗余算法，顾名思义，它不仅考虑到了特征和label之间的相关性，还考虑到了特征和特征之间的相关性。 对于mRMR方法，特征子集与类别的相关性通过各个特征与类别的信息增益的均值来计算，而特征与特征的冗余使用的是特征和特征之间的互信息…
mrmr: 分类专栏
绪论在特征选择过程中，有一种算法叫做mRMR（Max-Relevance and Min-Redundancy）。 其原理非常简单，就是在原始特征集合中找到与最终输出结果相关性最大（Max-Relevance），但是特征彼此之间相关性最小的一组特征（Min-Redundancy）。 本文主要对彭汉川老师的提出mRMR算法进行翻译解读。 mrmr Hanchuan Peng, Fuhui Long… 即使针对于离散特征，在实际应用中以上问题也不能完全避免。 例如，假设每个特征有三个不同的状态，共进行N次采样。
考虑特征x与分类目标c，计算I（x，c），I（x，c）的大小代表了x与c之间的关联度的大小。 从所有特征中选出与c之间互信息最大的m个特征，就可以得到与c最相关的m个特征。 Filter（筛选法）通过分析特征子集内部的特点来衡量特征的分类能力，与后面的采用何种分类器无关，这类方法通常需要评价特征相关性的评分函数和阈值判别法来选择出得… 互信息可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量，或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不确定性。 互信息本来是信息论中的一个概念,用于表示信息之间的关系, 是两个随机变量统计相关性的测度。
mrmr: 一、 特征选择的几个常见问题
李沐少帅指出，模型是使用离散特征还是连续特征，其实是一个“海量离散特征+简单模型” 同 “少量连续特征+复杂模型”的权衡。 既可以离散化用线性模型，也可以用连续特征加深度学习。 不管是scikit-learn还是mllib，其中的随机森林和gbdt算法都是基于决策树算法，一般的，都是使用了cart树算法，通过gini指数来计算特征的重要性的。 数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。
当然处于区间相邻处的样本会刚好相反，所以怎么划分区间是门学问。 MRMR算法 MATLAB代码，特征选择算法，MRMR算法的实现，注释清楚且可成功运行，运行不了可联系博主。 来为大家介绍一个之前看到的一个有趣的常量阶最大值最小值滤波算法，这个算法可以在对每个元素的比较次数不超过3次的条件下获得任意半径区域内的…
mrmr: 特征选择过程
特征选择 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。 好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们… 结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法 作者：Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科…
但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无… 特征选择的目的是选择出一个具有很好分类效果的精简特征集。 为了达到此目的，可以分两步进行：第一步，利用mrmr选出候选特征集；第二步，利用其它方法选出精简特征集。 机器学习是做NLP和计算机视觉这类应用算法的基础，虽然现在深度学习模型大行其道，但是懂一些传统算法的原理和它们之间… 特征离散化后，模型会更稳定，比如如果对用户年龄离散化，20-30作为一个区间，不会因为一个用户年龄长了一岁就变成一个完全不同的人。
mrmr: 互信息
当联合状态迅速增加到与采样数量N达到一个数量级时，则这些特征的联合概率、互信息不能被很好的估计。 因此，尽管最大依赖特征选择算法在特征少并且采样多的情况下很实用，但是在特征数量多的情况下并不适用。 尽管最大依赖性理论上可以计算得到，但是由于在高维空间中存在两大问题，通常很难获得概率密度函数和：1）采样的数量通常并不充分；2）要求解多变量密度估计需要计算高维相关矩阵的逆矩阵，这是一个很难求解的问题。 mrmr 最大相关性的另外一个缺点是计算速度慢。 作为一个特例，变量之间的相关性（correlation）可以用统计学的依赖关系（dependency）来替代，而互信息（mutual information）是一种评价该依赖关系的度量方法。 在特征选择过程中，有一种算法叫做mRMR（Max-Relevance and mrmr Min-Redundancy）。
绪论 特征选择的目标是从样本数据集的原始特征F中寻找一个子集S，使得它包含尽可能多的类区分信息，即包含更多与类别C有关的知识，同时又使得子集内部的冗余程度尽量小。 定义信息度量函数J，其目的是在原始特征集F内选择子集S，保证其与类别C之间相关性程度最大，同时又保证子集S内部的冗余性最小。 为了方便起见，下面先对几个常用的符号做一简单约定：符号F和S分别表示未选的和已选的特征子集，C表示分类… 特征选择之最小冗余最大相关性 最小冗余最大相关性是一种滤波式的特征选择方法，由Peng et.al提出。
0 关于本文 主要内容和结构框架由@jasonfreak–使用sklearn做单机特征工程提供，其中夹杂… 实现功能：输入M,N,S,T；接下来M行输入M条弧的信息（包括起点，终点，流量，单位费用）；实现功能是求出以S为源点，T为汇点的网络最大流的最小费用 其实相当的… 逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型表达能力，加大拟合。 比如逐渐添加相关特征（前向forward搜索）或逐渐去掉无关特征（后向backward搜索），还有双向搜索。
一种常用的特征选择方法是最大化特征与分类变量之间的相关度，就是选择与分类变量拥有最高相关度的前k个变量。 但是，在特征选择中，单个好的特征的组合并不能增加分类器的性能，因为有可能特征之间是高度相关的，这就导致了特征变量的冗余。 部分转载自维基百科Feature Selection 最大相关-最小冗余 特征选择彭等人提出了一种特征选择方法，可以使用互信息，相关或距离/相似性分数来选择特征。 目的是在存在其他所选特征的情况下通过其冗余来惩罚特征的相关性。 给定两个随机变量x和y，他们的概率密度函数（对应于连续变量）为，则互信息为 特征集S与类c的相关性由各个特征和类c之间的所有互信息值的平均值定义，如…
mrmr: 算法实现
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- Hanchuan Peng, Fuhui Long…
- 李沐少帅指出，模型是使用离散特征还是连续特征，其实是一个“海量离散特征+简单模型” 同 “少量连续特征+复杂模型”的权衡。
- 目的是在存在其他所选特征的情况下通过其冗余来惩罚特征的相关性。
- 以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了在python中pymrmr的使用。
- 0 关于本文 主要内容和结构框架由@jasonfreak–使用sklearn做单机特征工程提供，其中夹杂…
- MRMR：（Maximum relerelevance，minimum redundancy） 最大相关最小冗余算法，顾名思义，它不仅考虑到了特征和label之间的相关性，还考虑到了特征和特征之间的相关性。
- 既可以离散化用线性模型，也可以用连续特征加深度学习。
