特征处理第5页

机器学习之数据特征选定

特征处理包括数据预处理、特征选择、降维等。

疋瓞·2022-12-06 14:11

NLP-文本预处理

文章目录1、文本预处理及其作用2、文本预处理中包含的主要环节3、文本处理的基本方法4、文本张量表示方法5、文本语料的数据分析6、文本特征处理7、数据增强方法1、文本预处理及其作用文本语料在输送给模型之前一般需要一系列的预处理工作

一蓑烟雨紫洛·2022-12-05 12:58

第五课机器学习中的特征工程

本系列是七月算法机器学习课程笔记文章目录1特征工程与意义2数据与特征处理2.1数据采集2.2数据清洗2.3数据采样2.4特征处理2.4.1数值型2.4.2类别型2.4.3时间型2.4.3文本型2.4.4

约定写代码·2022-12-04 12:33

大数据精准营销（五）

文章目录前言事实类标签构建关键词匹配分组聚合规则类标签构建从事实类标签进行延伸RFM模型预测类标签构建特征提取特征处理训练集和测试集预测模型：逻辑回归文本类标签构建文本标签的提取方法描绘用户画像前言上一节已经完成了该精准营销的项目

PqqqqqqY·2022-12-04 10:55

卷积的计算

卷积也可以叫滤波（filter），在整个特征处理中，位置如下图。图1特征处理卷积的作用就是求特征，具体应用例如传统的双边滤波进行磨皮到深度学习进行人脸识别等都是的。这里我们讲一下具体卷积的计算方法。

donggui8650·2022-12-02 16:13

数据清洗及特征处理

数据清洗及特征处理导入numpy、pandas包和数据#加载所需的库importnumpyasnpimportpandasaspd#加载数据train.csvdf=pd.read_csv('train.csv

侍伟·2022-12-02 11:34

第二章：数据清洗及特征处理

开始之前，导入numpy、pandas包和数据#加载所需的库importnumpyasnpimportpandasaspd#加载数据train.csvdata=pd.read_csv('train.csv')data.head(3)我们一般拿到的数据比较杂，有很多的噪音，需要进一步的处理。譬如数据中有异常值，缺失值，经过一定的处理后才能够做后面的分析和处理。所以需要进行数据的清洗2.1缺失值的观察

许大博·2022-12-02 11:34

仅需24小时，带你基于PaddleRec复现经典CTR预估算法

飞桨PaddlePaddle·2022-12-02 06:53

详解DETR （End-to-End Object Detection with Transformers）

文章目录详解DETR（End-to-EndObjectDetectionwithTransformers）简介网络详解总述1.BackBone2.Encoder图像特征处理位置编码需要进行位置编码的原因

L☆★·2022-12-01 23:58

基于PyTorch的联邦学习开源框架FedLab：加速FL算法验证

微众银行的FATEFATE文档覆盖横向、纵向、迁移联邦学习；实现了样本安全匹配，样本切分、特征处理和筛选、LR/XGB/DNN等常用算法，模型评估与评分卡，模型预测（serving），联邦推荐等；文档丰富工业级框架

DS_agent·2022-12-01 17:33

文本预处理

将文本转化成模型需要的张量,规范张量的尺寸等,而且科学的文本预处理环节还将有效指导模型超参数的选择,提升模型的评估指标.文本预处理中包含的主要环节文本处理的基本方法文本张量表示方法文本语料的数据分析文本特征处理数据增强方法文本处理的基本方法分词词性标注命名实体识别文本张量表示

AI耽误的大厨·2022-12-01 17:59

python数据分析系统_手把手教你从零搭建Python数据分析环境

weixin_39998906·2022-11-30 10:02

大数据应用技术（Spark）中级

一、SparkMLib1、常见的机器学习流程2、机器学习的分类sklearn是机器学习中最常见的一个第三方模块，里边封装了大量特征处理的方法。

惜于情·2022-11-30 08:47

【Spark MLlib】（二）Spark MLlib 特征工程 - 提取、转换和选择

SparkMLlib中关于特征处理的相关算法，大致分为以下几组：提取(Extraction)：从“原始”数据中提取特征转换(Transformation)：缩放，转换或修改特征选择(Selection)

云祁·2022-11-29 11:08

机器学习之线性回归，lasso,ridge回归，对数几率回归（逻辑回归），线性判别分析

@机器学习之线性回归，对数几率回归（逻辑回归），线性判别分析模型是方法，策略是函数例如最小二乘，算法是求解方法属性特征处理：二值离散特征（0和1）有序连续特征（1，2，3对应小中大）无序离散特征（one-hot

倪风俠·2022-11-29 09:36

时间序列模型简介

尽管本阶段我们并不会讲解时间序列模型，但既然讨论了时序特征，对时间序列略加了解，也是能够增加对时序特征处理方法理解的。因此以下部分作为补充内容，简单介绍下到底什么是时间序列模型。

Grateful_Dead424·2022-11-28 23:59

02.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

【需求说明】chinesespam.xlsx为邮件数据集，stopwords.txt为停用词数据集；根据现有数据集，采用jieba进行分词切分，并通过sklearn进行特征处理；由于样本特征是二元离散值或者很稀疏的多元离散值

LWY_Xing·2022-11-26 12:26

Kaggle图像识别竞赛 Plant Seedlings Classification（植物幼苗分类）具体实现

提取图片中叶子（绿色）的部分二、提取特征（一）SIFT提取关键点（二）BOW(BagofWords)+K-means（三）提取HOG特征（四）提取LBP(LocalBinaryPattern局部二值模式)特征三、特征处理

friedrichor·2022-11-26 11:21

深度学习推荐系统笔记（一）架构特征篇

sjz_hahalala479·2022-11-25 17:11

CatBoost详解--原理+类别特征处理的技巧+加速

CatBoost详解CatBoost简介CatBoost中处理类别特征的方法算法实现修正梯度偏差快速评分基于GPU快速学习CatBoost的参数CatBoost简介 CatBoost:基本原理类似于常规的GradientBoosting算法，只是在处理类别特征时，效果较好。一方面，可以自动处理分类特征，并且在训练过程中处理这些类别特征有优势；另一方面，使用了一种新的方式计算leaf-values

爱学习的小杠精·2022-11-25 08:24

红酒数据集分析（纯数字数据集）

guaixi·2022-11-24 14:37

halcon学习笔记

命令更为严重select_shape()dev_close_window()dev_open_window()需要在窗口显示信息前需要进行这两部操作，获取窗口ID图片处理一般流程采集》预处理（去噪声）》特征处理

beaconlight·2022-11-23 18:10

读周志华《机器学习》第四章--决策树

ID3（信息增益）算法2.1信息熵2.2条件熵2.3信息增益详解3.ID3算法缺点三、C4.5算法（分类树）1.信息增益率2.剪枝2.1预剪枝2.2后剪枝3.缺点四、CART算法（分类树）4.1.连续特征处理

An efforter·2022-11-23 08:05

2. 特征工程

特征工程通常分为特征使用方案、特征获取方案、特征处理、特征监控几大部分，其中特征处理是特征工程的核心内容，有时称为数据预处理。

Mr李小四·2022-11-22 14:34

机器学习 | Sklearn框架

scikit-learn是常用python工具库，涵盖大多数机器学习算法的实现基本模块数据预处理模块preprocessingsklearn.preprocessing涵盖了绝大部分数据预处理的函数，如对类别型特征处理的

RichardsZ_·2022-11-22 12:05

经典机器学习备忘录

文章目录一、特征工程1.1特征处理1.1.1特征清洗1.1.2去量纲1.1.3离散化1.1.4缺失值处理1.1.5特征变换1.2特征选择1.2.1过滤法(filter)1.2.2包装法(wrapper)

東方海竹·2022-11-22 08:48

特征工程介绍

因此特征工程主要是在特征处理方面进行，接下来向大家介绍几种经典和有效的特征工程方法。实践前需要安装sklearn库，它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。

MoModel·2022-11-22 03:02

关于特征工程方法和应用的总结

目录特征工程1.1数据结构化数据非结构化数据1.2常用特征处理方法1.2.1类别特征独热编码哈希编码标签编码频数编码Label-count编码目标编码嵌套法NaN编码多项式编码扩展编码合并编码1.2.2

yougwypf1991·2022-11-22 02:18

天池赛：工业蒸汽量预测

目录前言一、赛题介绍二、数据探索1.读取数据、查看数据分布2.数据相关性3.QQ图及BOX-COX变换三、特征处理1.catboost及lightgbm特征处理a.特征交叉b.平均数编码2.linear

wjzeroooooo·2022-11-21 05:27

天池学习赛：保险反欺诈预测（附代码）

前言一、赛题介绍二、数据描述性统计1.查看缺失值、重复值、统计目标变量比例2.查看异常值3.查看训练集与测试集数据分布3.1查看数值变量3.2查看部分分类变量4.数据相关性三.部分分类特征可视化四.特征处理

wjzeroooooo·2022-11-21 05:26

Python机器学习--算法导包--Sklearn(scikit-learn)导包与特征处理大合集

Sklearn各类型算法导包与特征处理大合集分类算法导包合集#算法#分类算法1.KNNfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier2.朴素贝叶斯fromsklearn.naive_bayesimportBernoulliNB

扁舟钓雪·2022-11-20 20:30

机器学习与深度学习到底有什么区别

今天小编从应用场景、所需数据量、数据依赖性、硬件依赖、特征处理、执行时间、解决问题的方法这几个方面的对比他们之前的区别。机器学习和深度学习的区别深度学习与机器学习的主要区别是在于性能。

骨灰级收藏家·2022-11-20 06:16

变形金刚——Transformer入门刨析详解

\qquad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

哪有灬平凡？·2022-11-19 13:59

【数据分析】 Titanic乘客获救预测（2）数据处理

Titanic乘客获救预测（2）数据处理1数据清洗及特征处理1.1缺失值处理1.1.1查看缺失值1.1.2缺失值处理1.2重复值处理1.3特征处理1.3.1连续型数值离散化处理1.3.2类别型文本特征转换

baekii·2022-11-19 07:45

特征工程——七大特征处理的方法

以下举例采用的数据集为sklearn中自带的数据，因此在此提前进行读取数据，具体代码如下：#导入包fromsklearn.datasetsimportload_iris#获得数据iris=load_iris()iris.data运行结果如下：（因为数据过大，因此在此处只进行部分展示）1.标准化标准化是依照特征矩阵的列处理数据，即通过求标准分数的方法，将特征转换为标准正态分布，并和整体样本分布相关。

寂ღ᭄秋࿐·2022-11-19 07:00

【阿旭机器学习实战】【13】决策树分类模型实战：泰坦尼克号生存预测

关于决策树的详细介绍及原理参见前一篇博文【阿旭机器学习实战】【12】决策树基本原理及其构造与使用方法.目录决策树分类模型实战：泰坦尼克号生存预测导入数据集并查看基本信息选择特征并进行特征处理补全缺失值特征处理

阿_旭·2022-11-17 15:29

【阿旭机器学习实战】【24】信用卡用户流失预测实战

本文针对某国外匿名化处理后的信用卡真实数据集，通过建模判断该用户是否已经流失，包括特征处理与分类模型建模评估。

阿_旭·2022-11-17 15:29

python奇异值分解_python机器学习（七）奇异值分解-SVD

降维(DimensionalityReduction)是机器学习中的一种重要的特征处理手段，它可以减少计算过程中考虑到的随机变量(即特征)的个数，其被广泛应用于各种机器学习问题中，用于消除噪声、对抗数据稀疏问题

靚兔·2022-11-15 13:21

机器学习（七）奇异值分解-SVD

同步更新在个人网站：http://www.wangpengcufe.com/machinelearning/ml-ml7/降维（DimensionalityReduction）是机器学习中的一种重要的特征处理手段

王小鹏的随笔·2022-11-15 13:21

机器学习——特征工程（3分钟的超详细介绍）

2数据预处理和特征处理2.1数据预处理2.2特征处理3特征降维3.0什么是特征降维？3.1特征选择3.2线性降维3.2.1主成分分析法（PCA）3.2.2线性判别分析法（LDA）1什么是特征工程？

Joker_咖啡逗·2022-11-15 11:48

主成分分析结果成分不显著_【数据分析】特征处理-主成分分析

特征工程参考文章：https://www.cnblogs.com/infaraway/p/8645133.htmlwww.cnblogs.com主成分分析流程主成分分析包含以下流程：1、原始数据标准化。2、计算标准化变量间的相关系数矩阵。3、计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。4、计算主成分变量值。5、统计结果分析，提取所需的主成分。实例代码:dataPractice.PCA_Demo;input

难得加油·2022-11-15 08:53

【动手学深度学习Pycharm实现8】Pytorch神经网络参数的保存与读取

第一个原因是学校的课程任务，第二个原因是在kaggle实战去了，我参加的是泰坦尼克那个比赛，调了快一周的代码，收获也是不小，感受最大的就是：在机器学习的任务中，非常非常重要的就是特征工程，同样的模型，一个好的特征处理工程能让你的准确率提升百分之几

Stick_2·2022-11-11 23:19

kmeans及模型评估指标_聚类分析的过程和两个常用的聚类算法

特征处理包含行维度、列维度的处理，行维度主要包括：空值、非法值、异常

章子誉·2022-11-10 12:58

1. 机器学习——概述、数据的特征抽取（笔记）

数据中对于特征处理两个包：1.pandas:一个数据读取非常方便以及基本的处

枫城雪·2022-11-08 17:19

机器学习笔记七——特征工程之特征处理

特征处理1、类别型特征的处理—特征编码1.1处理少量特征1.2处理大量的类别特征2、文本特征的处理——文本形式转换为向量形式2.1词集模型2.2词袋（Bag-of-Words,Bow)模型2.3Bag-of-N-gram-Feature

珞沫·2022-11-08 17:17

Python数据分析之特征处理笔记四——特征预处理（特征变换）

书接上文，本篇接下来将介绍特征变换的内容。2.2特征变换核心思想：将一组特征转换成可用数字表示、形式统一并且包含较可能多原始信息的新特征。一般包括对指化、离散化、归一化、数值化、正规化（规范化）等方法。2.2.1对指化（1）指数化（numpy.exp()）对数据指数化可以将数据间的差异放大，当我们想直观看到数据之间的大小时可以用指数化。（2）对数化（numpy.log()）平时在一些数据处理中，经

୧⍤⃝ Nakupenda·2022-11-08 17:46

Python机器学习笔记使用sklearn做特征工程和数据挖掘

特征处理是特征工程的核心部分，特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样式确定的步骤，更多的是工程上的经验和权衡，因此没有统一的方法，但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法

glimmer_it·2022-11-08 17:45

机器学习笔记05——特征工程之特征处理:字典特征提取、文本特征提取

目录1、类别型特征的处理—特征编码1.1处理少量特征1.2处理大量的类别特征1.3字典特征提取（特征离散化）⭐1.4文本特征提取（英文+中文）⭐1.4.1英文数据演示1.4.2中文特征提取演示1.4.3jieba分词：中文特征提取1.4.4Tf-idf文本特征提取在实际应用中，数据的类型多种多样，比如文本、音频、图像、视频等。而很多机器学习算法要求输入的样本特征是数学上可计算的，因此在机器学习之前

S1406793·2022-11-08 17:41

【阿旭机器学习实战】【19】如何在不减少分辨率的情况下降低图片存储空间？K-Means算法进行图片颜色点分类存储

对于KMeans聚类算法原理的介绍，请参考之前的博文《【阿旭机器学习实战】【16】KMeans算法介绍及实战：利用KMeans进行足球队分类》目录前言1.加载图片及特征处理2.进行KMeans聚类

阿_旭·2022-11-08 11:00

深度学习（总结）

2、特征处理：数据预处理、特征提取、特征转换。3、分布式表征优点：①存储效率高；②鲁棒性好。4、BP算法：①纠错运算量下降到和神经元数目本身成正比；②神经网络增加一个隐藏层解决XOR难题。

M鱼小刀·2022-11-08 11:24

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