特征处理第2页

【机器学习】sklearn对数据预处理

文章目录数据处理步骤观察数据数据无量纲化缺失值处理处理分类型特征处理连续型特征数据处理步骤数据无量纲化缺失值处理处理分类型特征：编码与哑变量处理连续型特征：二值化与分段观察数据通过pandas读取数据，

高朗·2023-10-14 08:40

【AI】深度学习——人工智能、深度学习与神经网络

文章目录0.1如何开发一个AI系统0.2表示学习(特征处理)0.2.1传统特征学习特征选择过滤式包裹式L1L_1L1正则化特征抽取监督的特征学习无监督的特征学习特征工程作用0.2.2语义鸿沟0.2.3表示方式关联

AmosTian·2023-10-10 15:11

二手车价格预测

文章目录1、问题分析1.1赛题理解1.2评价指标2、EDA2.1初步特征处理2.2标签分布2.2.1拟合各种分布并作图2.2.2偏度和峰度偏度skewness峰度kurtosis2.3数值特征和类别特征

nolabel·2023-10-09 12:35

逻辑回归建立评分卡

逻辑回归建立评分卡1数据预处理1.1去重复值1.2填补缺失值1.3处理异常值1.4相关性分析1.5样本均衡处理1.6分训练集和测试集2特征处理2.1分箱2.2计算WOE、IV值3模型建立4制作评分卡在借贷场景中

tour_ying·2023-10-06 15:32

手把手教你从零搭建Python数据分析环境

weixin_34290352·2023-10-03 11:56

工业蒸汽量预测（速通二）

工业蒸汽量预测（二）特征工程1.数据预处理和特征处理1.1数据预处理1.2特征处理2.特征降维2.1特征选择2.2多重共线性分析2.3线性降维模型训练1回归模型训练和预测2线性回归模型3K近邻回归模型4

盖盖的博客·2023-09-28 23:28

python学习路线

式的数据处理与分析）3.4绘图分析库-matplotlib（迅速的数据可视化展示）3.5SMTP库（邮件迅速收发，高效办公）3.6Opencv(处理图片)3.7sk-learn（回归，分类，聚类，降维，特征处理

欧_汤姆·2023-09-28 16:15

Task02：数据清洗及特征处理

数据清洗及特征处理1.导入numpy、pandas包和数据importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.read_csv('train.csv')df.head(3)拿到的数据通常是不干净的

cherry_7·2023-09-25 13:46

二十五.决策树之CART决策树的原理和sklearn实现

目录1.简介2.基尼系数3.CART分类树(1)数据集的基尼系数(2)数据集对于某个特征的基尼系数(3)连续值特征处理(4)离散值特征处理(5)缺失值的处理(6)CART分类树流程4.CART回归树(1

stackooooover·2023-09-22 08:09

【特征处理】数据平滑处理

1、均值滤波器均值滤波器是一种使用频次较高的线性滤波器。它的实现原理很简单，就是指定一个长度大小为奇数的窗口，使用窗口中所有数据的平均值来替换中间位置的值，然后平移该窗口，平移步长为1，继续重复上述操作，直至滑动到时序数据的末尾，如此一来，对时序数据的过滤操作就结束了。均值滤波器的思路简单，计算速度快，但是它容易被窗口中的极值点或者峰值所左右，不能很好地保留序列的边缘信息，在去噪的同时也对数据信号

人工智·2023-09-20 03:01

deepfm内容理解

小小白2333·2023-09-12 17:57

工业化生产预测（xgboost）（笔记版）

利用异烟酸生产过程中的各参数，预测最终异烟酸的收率数据集包括生产工程中10个步骤的参数，样本id、A1-A28、B1-B14包括原料、辅料、时间、温度、压强等以及收率本项目为回归预测任务生产各个环节的特征以及相关时间部分数据：特征处理关键

闪闪发亮的小星星·2023-09-11 14:34

AI平台如何赋能后端研发

建模流程整个模型建模流程主要需要四大步：特征处理、模型训练、模型评估、模型部署。并且模型还需要进行不断的迭代才能保证模型效果。特征处理包括特征存储、特征选择、特征清洗、特征加工

·2023-09-11 13:58

【AI数字人】如何基于DINet+Openface自训练AI数字人

文章目录OpenFace环境配置提取特征特征处理DINet推理数据前处理训练frametrainingstagecliptrainingstage参考DINet训练/推理过程中需要用到OPenFace的人脸数据

马鹤宁·2023-09-03 21:48

【深度学习】实验03 特征处理

文章目录特征处理标准化归一化正则化特征处理标准化#导入标准化库fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfrommatplotlibimportgridspecimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningswarnings.filterwarnings

Want595·2023-08-28 11:58

金融反欺诈常用特征处理方法

一用户基本属性1.手机号手机号码前缀是否与其他人相同手机号码归属地是否相同是否是虚拟运营商流量卡还是通话卡（卡的类型）2.手机通讯录给联系人备注的名字昵称符合固定的规律（中文+数字）备注是否符合某种亲密的称呼3.生日年纪星座生肖4.性别性别是否失衡5.密码密码是否都相同6.身份证号年龄核对提取性别核对户籍7.邮箱是否一次性邮箱是否满足特定规律是否同一邮箱服务商邮箱里面的数据（账单）8.学历相似性9

钢能锅·2023-08-13 16:32

Head-Free Lightweight Semantic Segmentation with Linear Transformer 新颖的分割网络

现有的语义分割网络基本都是编码解码结构，新的语义分割网络主要都是在解码阶段添加新的不同模块，提高解码阶段特征处理能力，从而实现语义分割。而这篇文章主要是去除了解码阶段，把工作重心放在了编码阶段。

skyfengye·2023-08-13 09:06

Scikit-learn与特征工程

大部分直接拿过来的数据都是特征不明显的、没有经过处理的或者说是存在很多无用的数据，那么需要进行一些特征处理，特征的缩放等等，满

olunano·2023-08-09 13:35

静态网页和动态网页区别，Webl.0 和 Web2.0 的区别

静态网页和动态网页静态网页请求响应信息，发给客户端进行处理，由浏览器进行解析，显示的页面称为静态页面在网站设计中，纯粹HTML格式的网页（可以包含图片、视频JS(前端功能实现）、CSS(样式）等）通常被称为"静态网页静态页面特征处理文件类型

HealerCCX·2023-08-04 03:08

特征工程（一）——特征归一化及类型特征处理

“巧妇难为无米之炊”，放到数据行业，“巧妇”是模型，“米”就是数据与特征。正如业界经典的一句话"Garbagein,garbageout"，如果没有充足数据、合理的特征，再强大的模型结构也难以得到令人满意的结果。实际工作中，特征工程是去除数据中的杂质，提炼为更合理的特征，供算法和模型使用。特征工程主要包括特征归一化、类型特征的表示、特征选择及非结构化数据的表示。本文主要介绍特征归一化及类型特征的表

叫我e卵石·2023-08-02 20:25

特征工程资料整理，如何从数据中挖掘特征

特征工程资料整理，如何从数据中挖掘特征一、特征工程是什么二、探索性数据分析EDA参考资料：1.pandas_profiling【推荐】2.Sweetviz3.pandasgui4.D-tale【推荐】结论三、特征处理参考资料

SeafyLiang·2023-08-02 15:48

DataWhale暑期夏令营学习笔记二

DataWhale暑期夏令营学习笔记二一、夏令营实践赛题解读二、Baseline学习1.导入所需库2.读取数据3.特征处理3.1时间特征处理3.2其他进阶特征构建4.训练数据集划分及模型参数设置5.模型训练

代码不跑那我跑·2023-08-01 10:20

如何同步各种脑电、近红外、眼动设备

这几天也是在工作之余，在读一本书——胡理、张治国老师主编的《脑电信号处理与特征处理》，读这本书来说的整

大脑技术·2023-07-30 13:02

机器学习基础数据集、特征工程、特征预处理、特征选择 7.27

机器学习基础1.数据集2.特征工程3.学习分类4.模型5.损失函数6.优化7.过拟合8.欠拟合数据集又称资料集、数据集合或者资料集合，是一种由数据所组成的集合特征工程1.特征需求2.特征设计3.特征处理特征预处理

孤独memories·2023-07-28 08:00

transformer 笔记

目录目前在NLP领域当中，主要存在三种特征处理器——CNN、RNN以及Transformer，当前Transformer的流行程度已经大过CNN和RNN，它抛弃了传统CNN和RNN神经网络，整个网络结构完全由

Qinghuan1958·2023-07-24 18:38

【图像恢复】Multi-Stage Progressive Image Restoration（译）

多阶段渐进图像恢复多阶段渐进图像恢复Multi-StageProgressiveImageRestoration摘要1.引言2.相关工作3.论文提出的方法3.1互补特征处理3.2跨阶段特征融合3.3监督注意模块

纸盒CVer·2023-07-18 11:12

python 分类变量转为哑变量_机器学习笔记——哑变量处理

在机器学习的特征处理环节，免不了需要用到类别型特征，这类特征进入模型的方式与一般数值型变量有所不同。

weixin_39664477·2023-07-17 01:59

机器学习技术（三）——机器学习实践案例总体流程

机器学习实践案例总体流程文章目录机器学习实践案例总体流程一、引言二、案例1、决策树对鸢尾花分类1.数据来源2.数据导入及描述3.数据划分与特征处理4.建模预测2、各类回归波士顿房价预测1.案例数据2.导入所需的包和数据集

天海一直在AI·2023-07-15 20:51

深度学习时，对数据归一化的作用？

这是一种特征处理方法，使所有标准化特征满足N(0,1)的标准正态分布。例如如果你的一个特征是10000，一个特征是0.2，当这两个输入到任何学习模型中时，学习速度都会很慢。

LRJ-jonas·2023-06-23 20:47

python机器学习——机器学习相关概念 & 特征工程

目录机器学习特征工程1.特征抽取2.特征处理2.1归一化：传统精确小数据2.2标准化：大多数情况3.数据降维3.1特征选择3.2主成分分析PCA案例：超市订单分析机器学习监督学习：输入数据有特征有标签，

Perley620·2023-06-23 01:28

基于时序特征处理与LSTM结合的雅虎美股数据预测

一.模型整体流程介绍：数据加载和处理：使用pandas库读取CSV文件中的股票数据，并将日期列转换为datetime类型。选择需要使用的列（'Date','Close','High','Low','Open'）作为特征。创建了一个create_date_features函数来提取日期相关的特征，例如月份、日期、年份等，并将这些特征添加到数据帧中。时间序列特征工程：使用statsmodels库的Ca

深度学习的奋斗者·2023-06-10 14:24

1.Python数据分析项目——二手车价格预测

1.总结流程具体操作基本查看查看缺失值、查看重复值、查看数值类型预处理缺失值处理（确定是否处理后，使用筛选方式删除）拆分数据、标签的特征处理（处理成0/1格式）、特征工程（one-hot编码）数据分析groupby

想成为数据分析师的开发工程师·2023-06-09 11:22

02数据清洗及特征处理

1.缺失值观察.info()计算每一列的缺失值的个数,输出非空值non-null的个数及数据类型.isnull()查看某一或者多列的缺失值2.对缺失值进行处理2.1一般的几种思路：None、isnull()、np.nan：数值列读取数据后，空缺值的数据类型为float64所以用None一般索引不到，所以最好用np.nan2.2删除缺失值--dropnadropna(axis=0,how='any'

糖雪球_ae18·2023-04-21 21:06

kaldi 源码分析(六) - 指令参数分析

走在成长的道路上·2023-04-20 22:34

web的简单知识

静态网页资源请求响应信息，发给客户端进行处理，由浏览器进行解析，显示的页面称为静态页面在网站设计中，纯粹HTML格式的网页（可以包含图片、视频JS(前端功能实现）、CSS(样式）等）通常被称为"静态网页"静态页面资源特征处理文件类型

我是渣渣辉·2023-04-19 19:32

机器学习笔记（一）之特征工程、特征处理方法、特征构建

特征工程特征使用方案可用性评估特征获取方案特征处理特征清洗预处理单个特征多特征衍生变量特征处理特征构建特征提取方法特征使用方案这里我们要思考要实现我们的目标需要哪些数据答：基于我们的专业知识，尽可能找出对因变量有影响的所有自变量

Charity_st·2023-04-18 10:58

PL-VINS线特征处理部分源码阅读

PL-VINS线特征处理部分源码阅读1linefeature_tracker2三角化单目三角化双目三角化3后端优化线特征状态量重投影误差本文主要阅读PL-VINS中引入线特征的代码实现，包括线特征表示方法

slender-·2023-04-17 20:35

使用 sklearn 的特征工程

文章目录特征工程数据预处理特征处理特征降维特征选择线性降维特征工程特征工程的处理流程为：去掉无用特征、去掉冗余特征（如共线性特征）利用存在的特征、转换特征、内容中的特征以及其他数据源生成新特征对特征进行转换

Air浩瀚·2023-04-13 18:59

2021-02-10 Xgboost超参调整

引言：在前期数据分析和特征处理过程中，采用逻辑回归可以得到较为稳定的模型（详见数据分析思路和代码实现）。

春生阁·2023-04-12 02:37

Tensorflow鸢尾花分类（数据加载与特征处理）

案例：DNN进行分类学习目标目标知道tf.data.Dataset的API使用知道tf.feature_columnAPI使用知道tf.estimatorAPI使用应用无2.1数据集介绍对鸢尾花进行分类：概览本文档中的示例程序构建并测试了一个模型，此模型根据鸢尾花的花萼和花瓣大小将其分为三种不同的品种。鸢尾花从左到右：山鸢尾（提供者：Radomil，依据CCBY-SA3.0使用）、变色鸢尾（提供者

晚点吧·2023-04-12 00:43

特征处理 embedding

embedding的意思是嵌套，也就是将大型稀疏矢量映射到一个保留语义关系的低维空间。要解决稀疏输入数据的核心问题，可以将高维度数据映射到低纬度空间。链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/embeddings/categorical-input-data?hl=zh-cn谷歌要不要这么屌，这么系统的资料都有！！

进击的小恶魔·2023-04-10 08:18

3D点云分割系列2：PointNet++:从PointNet到点云多尺度特征处理

PointNet++《PointNet++：DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpace》PointNet++是继PointNet之后的又一篇Point-base的点云数据分割、分类网络。1引文点云是由一组无序的点组成的数据形式，其在空间中点的位置是确定的，空间中每一个点之间会进行交互，在其局部邻域内构成物体信息。PointNet

yumaomi·2023-04-07 04:15

【推荐算法】CTR中embedding层的学习和训练

note连续特征处理：facebookDLRM模型，对连续值的处理方式是把所有的连续值输入到一个神经网络，然后通过神经网络把它压缩到一个embedding维度大小的一个向量上，然后将Embedding和其他离散特征

山顶夕景·2023-04-05 00:27

决策树案例

Ssaty.·2023-04-04 12:12

第 5 章机器学习技术的应用(中)

原文机器学习技术的实施方法特征处理特征工程的重要性需要同时掌握理论方法和业务逻辑才能提取有效的特征;在特征方面拥有最大的自主性和探索性;指征能力,该特征的大小变化对最终结果的大小变化会在什么方向起到多大的作用

琅涯阁·2023-04-02 15:24

机器学习算法系列

（40）机器学习中的数据清洗与特征处理综述（39）实例详解机器学习如何解决问题（38）外卖订单量预测异常报警模型实践（37）外卖O2O的用户画像实践（36）GBDT算法原理深入解析（35）使用Sklearn

hello风一样的男子·2023-04-01 05:50

特征处理总结

目录1.特征类别2.数值特征2.1稠密向量2.1数据离散化2.1.1等距分桶2.1.2等频分桶3.类别特征3.1单值类别特征3.1.1one-hot编码3.1.2标签编码LabelEncoder3.2多值类别特征4.序列特征基于Jupyter的特征工程手册1.特征类别常见的特征类型有：静态连续变量,数值特征预处理静态类别变量,单值｜多值类别特征的类别特征预处理时间序列特征数据预处理数据预处理部分：

识醉沉香·2023-03-28 20:19

机器学习中的特征工程（三）---- 序数和类别特征处理方法

序数特征处理序数特征指的是有序但无尺度的特征。比如表示‘学历’的特征，'高中'、'本科'、'硕士'，这些特征彼此之间是有顺序关系的，但是特征本身无尺度，并且也可能不是数值类型。

HaloZhang·2023-03-24 11:38

机器学习特征处理详解与 tensorflow feature_column 接口实战

机器学习特征处理详解与tensorflowfeature_column接口实战书接上文，在模型手把手系列的前两篇文章中，我们已经详细介绍了python、spark和java生成TFrecord和六种方法构建读入

算法全栈之路·2023-03-23 07:12

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