文件内有一个函数文件和CMFS.m文件，调用这两个即可。
另外还有几个标准数据集用来测试。
特征选择可以用来进行机器学习和数据挖掘，希望此资源可以帮助到大家，有不足之处，望指出并相互探讨。
另外还有几个标准数据集用来测试。
特征选择可以用来进行机器学习和数据挖掘，希望此资源可以帮助到大家，有不足之处，望指出并相互探讨。
2023/8/13 8:48:52
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机器学习的利器！特征选择的法宝！kaggle必备书！-----ShiLong
2023/8/5 0:28:58
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摘要：应用信号处理方法对振动信号进行特征提取的技术是机械设备故障诊断领域的重要研究方向。
常用的机械设备故障诊断领域的信号处理方法主要包括时域分析、频域分析和时频分析。
针对常用的振动信号处理方法，总结多种算法的特征和优缺点。
根据常见机械设备关键构件的振动特征，选择不同的信号处理和特征提取算法进行分析，以便提高多种构件、多类故障的特征提取精度和可靠性，从而为有效地实现机械设备的故障提供参考。
关键词：振动与波；
故障诊断；
振动信号；
特征提取；
信号处理
常用的机械设备故障诊断领域的信号处理方法主要包括时域分析、频域分析和时频分析。
针对常用的振动信号处理方法，总结多种算法的特征和优缺点。
根据常见机械设备关键构件的振动特征，选择不同的信号处理和特征提取算法进行分析，以便提高多种构件、多类故障的特征提取精度和可靠性，从而为有效地实现机械设备的故障提供参考。
关键词：振动与波；
故障诊断；
振动信号；
特征提取；
信号处理
2023/6/4 15:12:06
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本工具为复旦大学计算机学院机器人研究实验室开发的基于深度学习的中文自然语言处理工具FudanDNN-NLP2.0，该工具可用于中文分词、自定义词汇、文本规范化、命名识别、词性标注、语义分析，用户可以根据需要重新训练或者精调模型。
深度学习方法的优点在于不需要预先根据任务进行特征选择（特征工程），系统所需参数较少（节省内存开销），并且解码速度（实际使用）远远快于其它相似性能的系统。
深度学习方法的优点在于不需要预先根据任务进行特征选择（特征工程），系统所需参数较少（节省内存开销），并且解码速度（实际使用）远远快于其它相似性能的系统。
2023/5/30 14:42:47
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FeatureSelectionwiththeBorutaPackage的中文翻译全文FeatureSelectionwiththeBorutaPackage的中文翻译全文FeatureSelectionwiththeBorutaPackage的中文翻译全文应用boruta算法进行特征选择，详细的例子和算法的解释
2023/3/20 18:51:18
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基于Hadoop的文本分类算法系统，本系统实现了分词处理，停用词处理（IK）；
使用朴素贝叶斯分类算法来对文本进行训练和分类，在测试过程中使用词频特征选择作为特征词选择算法，分类精确率达到了78%，包含卡方特征选择算法（训练集特征选择）。
使用朴素贝叶斯分类算法来对文本进行训练和分类，在测试过程中使用词频特征选择作为特征词选择算法，分类精确率达到了78%，包含卡方特征选择算法（训练集特征选择）。
2023/2/18 1:28:21
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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