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我正在使用sklearn使用RFECV模块通过交叉验证执行递归功能消除. RFE涉及在全套特征上重复训练估计器,然后移除信息量最少的特征,直到收敛到最佳数量的特征. 为了通过估算器获得最佳性能,我想为每个特征数量选择最佳超参数(为清晰起见而编辑).估计器是一个线性SVM,所以我只关注C参数. 最初,我的代码如下.但是,这只是在开始时对C进行了一次网格搜索,然后在每次迭代时使用相同的C.from sklearn.cross_validation import StratifiedKFol...
最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。为了同时估计参数和隐藏状态，将期望最大化（EM）与扩...