特征处理第3页

数据挖掘04-不同数据类型的特征处理

数据挖掘04-不同数据类型的特征处理一、特征与目标的概念二、数值型特征处理2.1归一化2.2离散化2.3.1离散化的两种方式2.3.2两种方式对比2.3特征缩放2.4特征标准化三、类别型特征处理3.1标签编码

SeafyLiang·2023-03-18 07:00

文本相似算法

文本相似度算法比较常用的有余弦相似度，simHash算法，对文本特征处理的过程中，也有很多骚操作可以有效提升某些场景下的比对准确率。

拾荒巴菲特·2023-03-17 00:39

CCF大数据与计算智能大赛中个贷违约预测比赛的特征处理

比赛地址传送门：CCF大数据与计算智能大赛首先先读取数据importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportgcimportreimportpandasaspdimportlightgbmaslgbimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportroc_auc_score,precision_recall_curv

Thefan1·2023-03-01 07:44

逻辑回归做分类预测-客户购买

目录文章目录前言一、初始化二、了解数据集三、了解变量四、特征处理五、建模总结前言本文的主要内容是对银行客户进行分类预测其是否会购买银行的定期存款产品。

黄金猎犬·2023-02-24 07:45

[Datawhale][CS224W]图机器学习(二)

文章目录一、概述1.1图的结构1.2特征处理1.3学习任务1.3.1节点分类1.3.2链接预测1.3.3图级任务二、传统方法三、统计特征与核方法3.1节点层面3.2连接层面3.3图层面3.4节点袋参考文献

weixin_45856170·2023-02-17 17:25

Python机器学习：时间多尺度处理日期变量

使用month、weekday等时间属性可以把特征处理出来。

紫昂张·2023-02-07 11:03

动手学数据分析学习笔记-Ch1

Datawhale-动手学数据分析数据来源Kaggle小白入门首选练手项目——Kaggle-泰坦尼克号存活率Ch1数据加载与探索性分析数据分析包含数据加载、探索性数据分析、数据清洗、特征处理、数据建模、

憩程·2023-02-06 06:06

机器学习中的特征工程（一）---- 概览

不过在这期间还是学到了很多知识，尤其是特征处理相关的内容。

HaloZhang·2023-02-04 20:37

算法入门

Z-Score:意义：归一化让不同特征映射到相同的数值区间内，使得不同特征的更新速度变得更为一致，容易更快地通过梯度下降找到最优解，对于某些不使用梯度下降法优化的模型，例如决策树，则不需要归一化类别型特征处理序号编码

amyhy·2023-02-04 16:22

Fast-LIVO和R3LIVE

GitHubpreprocess预处理主要是激光雷达的数据类型选择和数据处理其中涉及到的算法处理包括：give_feature/plane_judge/small_plane/edge_jump_judge,这些都是选择特征处理方法才

妄想出头的工业炼药师·2023-02-04 10:28

数据挖掘项目——金融反欺诈

一、数据集获取https://www.lendingclub.com/info/demand-and-credit-profile.action二、特征工程首先声明，该项目使用到的特征处理手段十分简单，

macan_dct·2023-02-04 10:56

机器学习项目-金融反欺诈模型

#print(df.info())#大约是145列，对其进行特征处理，凭借经

HJZ11·2023-02-04 10:49

计算机视觉常用算法整理

图像预处理算法：1.图像梯度算法Sobel、Scharr2.角点检测算法Harris3.边缘检测算法Canny4.z直线检测算法Hough图像特征处理算法：1.SIFT（尺度不变特征变换）2.SURF（

图灵追慕者·2023-02-03 14:29

交通事故理赔审核竞赛

目录1.竞赛概要2.数据清洗3.特征处理4.模型选择1.竞赛概要本比赛为个人练习赛，适用于入门二元分类模型。

大端DD·2023-02-01 21:36

【机器学习】使用scikitLearn进行SVM支持向量机非线性分类

scikitLearn进行SVM支持向量机线性分类【机器学习】使用scikitLearn进行SVM支持向量机进行回归一、添加多项式特征对于非线性可分的数据集，线性SVM分类器需要添加跟多的特征，常见的有先经多项式特征处理

颢师傅·2023-02-01 20:09

数据科学：jupyter；numpy模块

再后面的特征处理，模型训练，对应的就是机器学习。前三个模块学好了，对应的岗位就是图2的前两个。jupyternotebook在想要保存的目录下，运行jupyternotebook。好处：

weixin_45620570·2023-02-01 12:44

转（独热编码）

地区特征：["北京"，"上海，"深圳"]=>0，1，2工作特征：["演员"，"厨师"，"公务员"，"工程师"，"律师"]=>0，1，2，3，4比如，样本(女，北京，工程师)=>(1，0，3)，但是，这样的特征处理并不能直接放入机器学习算法中

愿better·2023-02-01 07:15

（13）工业界推荐系统-小红书推荐场景及内部实践【用户行为序列建模】

NLP_wendi·2023-01-29 11:32

机器学习中的数据清洗与特征处理综述

目录1、采样：2、数据清洗3、特征分类4、特征处理与分析5、特征降维6、特征选择7、特征监控8、参考1、采样：分类问题：选取正例，负例，比例确定。

不吃鱼的喵_sweet·2023-01-21 08:53

AI训练营金融风控—03特征工程打卡

训练营金融风控—01赛题理解打卡_宇宙高能量者的博客-CSDN博客AI训练营金融风控—02EDA探索性数据分析打卡_宇宙高能量者的博客-CSDN博客一、学习知识点概要学习特征预处理、缺失值、异常值处理、数据分桶等特征处理方法

宇宙高能量者·2023-01-19 20:14

基于TensorFlow 实战案例：气温预测（附 Python 完整代码和数据集)

文章目录1、数据获取2、数据可视化3、特征处理4、构建网络模型（1）网络搭建（2）优化器和损失函数（3）网络训练（4）网络模型结构（5）预测结果5、结果展示完整代码及数据各位同学好，今天和大家分享一下TensorFlow2.0

Python数据开发·2023-01-19 18:45

scikit-learn数值缩放、归一化、标准化常用方法

在训练机器学习模型时，为了均衡各类数值特征对于模型的影响程度，加快模型的收敛速度，通常要对数值特征进行缩放、归一化、标准化等操作，下面介绍一下scikit-learn工具包中常用的几种数值特征处理方法。

胖胖大海·2023-01-19 15:10

《Pandas数据处理》（二）——数据清洗及特征处理

那么在这里，我们主要是做数据分析的流程性学习，主要是包括了数据清洗以及数据的特征处理，数据重构以及数据可视化。这些内容是为数据分析最后的建模和模型评价做一个铺垫。

爱读Paper的Toby·2023-01-19 15:52

python-数据清洗及特征处理

数据清洗及特征处理数据集下载：https://www.kaggle.com/c/titanic/overview在数据分析中我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等

黎小强同学·2023-01-19 15:50

Pandas数据清洗及特征处理

数据清洗及特征处理数据清洗及特征处理缺失值处理重复值处理连续型数值特征和文本型特征处理连续型数值特征处理文本变量特征处理数据清洗及特征处理缺失值处理缺失值认定缺失值类型NaN,np.NaN,np.nan

STUffT·2023-01-19 15:48

Datawhale---动手学数据分析---第二章：第二章：数据清洗及特征处理(泰坦尼克的任务)

那么在这里，我们主要是做数据分析的流程性学习，主要是包括了数据清洗以及数据的特征处理，数据重构以及数据可视化。这些内容是为数据分析最后的建模和模型评价做一个铺垫。开始之前，导入n

风筱~·2023-01-18 13:57

【Machine Learning 学习笔记】feature engineering 中不同特征处理方法比较以及sklearn中Lasso的使用

【MachineLearning学习笔记】featureengineering中不同特征处理方法比较以及sklearn中Lasso的使用通过本篇博客记录一下使用不同方法对feature进行处理后进行监督学习的效果

quintus0505·2023-01-11 07:15

【读书向】阿里云天池大赛赛题解析——特征工程

【读书向】阿里云天池大赛赛题解析——特征工程目录【读书向】阿里云天池大赛赛题解析——特征工程特征工程数据预处理与特征处理pivot标准化归一化区间缩放法定量特征二值化哑编码多项式变换特征降维方差选择法相关系数法卡方检验互信息法递归特征消除法

挚爱FXJ·2023-01-09 16:58

自然语言处理笔记目录

的基础用法传送门自然语言处理（二）：文本预处理之文本处理的基本方法传送门自然语言处理（三）：文本预处理之文本张量表示方法传送门自然语言处理（四）：文本预处理之文本数据分析传送门自然语言处理（五）：文本预处理之文本特征处理传送门自然语言处理

GeniusAng丶·2023-01-09 12:33

机器学习流程(三)-特征工程

）2.过采样（oversampling）3.阈值移动4.基于聚类的过采样方法4.时间类型数据处理5.文本类型数据处理6.数据有偏分布处理1.Box-Cox2.使倾斜分布对称3.非线性关系转换成线性二、特征处理

why do not·2023-01-09 12:30

组队学习-动手学数据分析-第二章第1节

那么在这里，我们主要是做数据分析的流程性学习，主要是包括了数据清洗以及数据的特征处理，数据重构以及数据可视化。这些内容是为数据分析最后的建模和模型评价做一个铺垫。

luoji29·2023-01-09 10:41

机器学习中常见的特征处理的问题汇总

一切从数据中来，一切依据于数据来进行考虑。脱离数据的特征，是没有灵魂的特征，但我们现在思考的是抽象场景中的特征的通用处理办法嘎。【特征筛选】肯定从现实生活角度来说，就是请教行家，行家一出手就知有没有。从数据本身的角度而言，可以分析几类数据的均值情况考虑是否具有区分性，可以分析方差的变化，如果均值没有区分性的时候，考虑方差，如果方差很小的话，说明很平均，很相似，也没有什么意义。可以分析训练集中特征与

赵小越·2023-01-08 10:53

python数据分析--综合案例3

数据来源：泰坦尼克逃生数据知识点：特征处理和随机森林预测主要内容：缺失值处理1.对Embarked字段直接用众数填充2.对船票Fare字段用均值填充3.建立预测模型，填充年龄Age字段不同特征字段的处理

XY_0111·2023-01-07 14:30

特征工程

通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面：特征处理是特征工程的核心部分，sklearn提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理，特征选择，降维等。首次接触到sklear

一路前行1·2023-01-07 08:46

特征工程原理（二）

前边文章讲了特征工程的定义、特征处理和特征转换；本节继续特征特征相关的内容，主要讲特征的选择。四、特征选择4.1特征选择的定义特征选择是在数据分析和建模中最常用的特征降维手段。

Andy_shenzl·2023-01-07 07:57

spark 类别特征_Spark中那些常用的特征处理操作

本篇从项目实战中总结常用的Spark特征处理实例，方便小伙伴们更好的使用Spark做数据挖掘相关的工作。

邵老师说·2023-01-06 19:48

深度学习：特征工程

通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面：sklearn特征处理是特征工程的核心部分，sklearn提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处

潜心学习的渣渣·2023-01-06 07:41

机器学习中的特征建模（特征工程）和算法选型建模 - 以暴力破解识别为例

3.特征观察-运用各种统计工具、图标等工具帮助我们从直观和精确层面认识特征中的概率分布4.特征处理-特征清洗5.特征护理-特征预处理6.特征处理-特征选择7.特征监控1.特征工程是什么？有什么作用？

stay_foolish12·2023-01-06 07:38

concat、concatenate、add

而你选择的特征处理的操作是element-wiseadd。通过add操作，会得到新的特征，这个新的特征可以反映原始特征的一些特性，但是原始特征的一

想变大牛的小菜鸟·2023-01-05 11:58

基于神经网络的遥感图像分析及知识图谱应用

遥感图像场景分类方法根据特征提取的层次可分为低层特征处理和中层特征处理两大类方法。低

游刃有餘·2023-01-05 09:13

基于澳大利亚气象数据集可视化分析及降雨预测

1：探索性分析代码流程2：数字特征处理3：非数字类型的特征处理4：特征拼接5：标签处理6：数据集划分7：模型评价8：数据可视化仅供大家参考学习，有不足之处请多多包涵与批评，指导指导我，切勿完全照搬采用，

岳不谢·2023-01-05 00:56

心跳信号分类预测-特征工程

本节的主要内容是对心跳信号时间序列数据的做特征工程，用到的时间序列特征处理工具是—Tsfresh（TimeSeriesFresh）。

sq_12345678·2023-01-04 14:20

【算法竞赛学习】心跳信号分类预测-特征工程

赛题：零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测项目地址：比赛地址：3.1学习目标学习时间序列数据的特征预处理方法学习时间序列特征处理工具Tsfresh（TimeSeriesFresh）的使用3.2内容介绍数据预处理时间序列数据格式处理加入时间步特征

jaeden_xu·2023-01-04 14:49

集成学习（五）——Catboost

CatBoost1.介绍2.类别型特征处理3.组合类别特征4.Leaf_values1.介绍CatBoost（categoricalboosting）是一种能够很好地处理类别型特征的梯度提升算法库。

qq_35575840·2023-01-02 09:43

机器学习时间序列特征处理与构造，这篇我建议你收藏

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。那特征工程是什么？特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。特征工程又包含了DataPreProcessing（数据预处理）、FeatureExtraction（特征提取）、FeatureSe

Python数据开发·2023-01-01 11:35

UAV实时目标检测系统的综述

该框架基于图像特征处理和投影几何，并在以下阶段执行。首先，检测并匹配FAST角点，然后使用最小中值平方估计来计算异常值特征。随后通过使用基于密度的空间聚类算法来检测运动

zjguilai·2022-12-31 11:04

【神经网络与深度学习】笔记 ——邱锡鹏著

卷积神经网络-CNN2/4循环神经网络-RNN3/4生成对抗网络-GANs4/4深度强化学习-RL第三部分进阶模型第一部分机器学习基础一、绪论机器学习使用机器学习模型包含的步骤：（传统机器学习处理流程）特征处理原始数据数据预处理特征提取特征转换预测结果表示学习

周祁安·2022-12-29 22:18

Transformer、rnn与cnn三大特征提取器的比较

自然语言处理中的三大特征处理器：RNN、CNN、Transformer，它们目前谁各方面占据优势?未来谁又更有前途呢？

Takoony·2022-12-29 11:13

企业级机器学习 Pipline - 召回模型

企业级机器学习Pipline-召回模型part0书接上文，我们介绍了log数据处理，样本处理，特征处理，接下来我们开始介绍模型训练相关的内容。这里的模型通常就是指机器学习模型。

算法全栈之路·2022-12-28 18:58

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