特征工程系列学习第2页

特征工程:特征提取和降维-上

目录一、前言二、正文Ⅰ.主成分分析Ⅱ.核主成分分析三、结语一、前言前面介绍的特征选择方法获得的特征，是从原始数据中抽取出来的，并没有对数据进行变换。而特征提取和降维，则是对原始数据的特征进行相应的数据变换，并且通常会选择比原始特征数量少的特征，同时达到数据降维的目的。常用的数据特征提取和降维的方法有主成分分析,核成分分析，流行学习，t-SNE,多维尺度分析等方法。二、正文fromsklearn.d

林浩杨·2024-02-09 00:01

特征工程:特征选择

目录一、前言二、正文Ⅰ.基于统计方法的特征选择Ⅱ.基于递归消除特征发Ⅲ.基于机器学习的方法三、结语一、前言特征选择是使用某些特征统计的方法，从数据中选出有用的特征，把数据中无用的特征抛弃掉，该方法不会产生新的特征，常用的方法有基于统计方法的特征选择、利用地柜消除法选择有用的特征、利用机器学习算法选择重要的特征等。二、正文Ⅰ.基于统计方法的特征选择fromsklearn.feature_select

林浩杨·2024-02-09 00:00

Web前端学习笔记

文章目录HTML+CSS系列学习笔记①之拨云见日1、什么是HTML、CSS？

jusw123456·2024-02-08 23:26

Java并发系列学习（三）

Java并发系列学习（三）众所周知，Java并发系列编程一直都是Java程序员难以轻易绕过的山，可谓之小高之山也。

丑人林宗己·2024-02-08 18:37

机器学习：特征工程笔记

在实践中，收集到的数据往往是不完整、含有噪声和不一致的，这对模型的性能构成挑战，因为其很大程度上依赖于输入数据的质量，因此，特征工程应运而生。

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:09

解析基于检索排序的知识图谱问答系统

实体链接的关键性2.4路径的构建与系统优化3难点与挑战3.1实体链接、命名实体识别和消歧3.2排序模型的挑战4优势4.1框架的灵活性4.2容易整合的端到端网络优化4.3综合运用排序模型5劣势5.1依赖特征工程

cooldream2009·2024-02-07 22:40

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

此外，特征选择可以帮助理解数据，并为进一步的特征工程提供指导，有效地提高模型的预测性能。梯度提升树（GBT）是一种强大的监督学习算法，常用于回归和分类问题。通过利用多棵决策树的集成学

编程到天明·2024-02-07 15:59

金融信贷风控业务详解

带大家以全新的角度了解风控，包括风控信贷业务讲解、风控决策树、风控决策流、特征工程、三方数据对比和风控系统搭建等一系列知识。

RobinCode·2024-02-07 11:48

智慧海洋建设-Task3 特征工程

关于本次智慧海洋特征构建分为时间类特征、分箱特征（x、y、v）、DataFrame特征（计数特征和偏移量特征）、统计特征（聚合）、embedding特征（word2vec、NMF）这几方面进行考虑的。分箱特征的重要性：一般在建立分类模型时，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果

1598903c9dd7·2024-02-07 10:58

Python自动化机器学习库之evalml使用详解

然而，构建和部署机器学习模型常常需要大量的时间和精力，涉及到数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优等一系列复杂任务。为了简化这个过程，使其更加高效，EvalML库应运而生。

Rocky006·2024-02-07 07:42

API解析------------特征工程标准化StandardScaler()函数

StandardScaler()函数是sklearn包下的，所以每次使用要调用sklearn包。StandardScaler类是处理数据归一化和标准化。在处理数据时经常会出现这中代码：transfer=StandardScaler()x_train=transfer.fit_transform(x_train)x_test=transfer.transform(x_test)先解释下调用fit_t

西安人走哪都要吃泡馍·2024-02-06 22:34

python爬虫学习步骤和推荐资料

以下是一系列学习步骤和对应的参考资料，帮助你入门和深入学习Python爬虫。###学习步骤：####Step1:基础Python编程在学习爬虫之前，首先要确保你对基础的Python语法有一定的了解。

suoge223·2024-02-06 00:27

数据挖掘实战-基于决策树算法构建北京市空气质量预测模型

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.项目简介2.1项目说明2.2数据说明2.3技术工具3.算法原理4.项目实施步骤4.1理解数据4.2数据预处理4.3探索性数据分析4.4特征工程

艾派森·2024-02-05 23:22

Arduino Uno R3开发板系列学习教程（第1章：数字信号）

Arduinouno的系列教程目录预告篇：Arduinouno的系列教程之教程食用指南文章链接ArduinoUnoR3开发板系列学习教程（第0章：绪论）文章链接ArduinoUnoR3开发板系列学习教程

cloudier.·2024-02-05 16:39

周同学文章汇总

++2.Linux3.环境配置4.AlgoC++5.Makefile6.模型部署7.tensorRT从零起步高性能部署8.保姆级从零手写自动驾驶CV9.剪枝与重参10.量化11.国内首个BVE感知全栈系列学习教程

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:23

『Python 干货』#2 NumPy（简明）

Hwcoder·2024-02-04 17:29

evalml，一个有趣的 Python 库！

然而，构建和部署机器学习模型常常需要大量的时间和精力，涉及到数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优等一系列复杂任务。为了简化这个过

Sitin涛哥·2024-02-04 16:56

【C题完整论文】2024美赛完整论文+代码参考（无偿分享）

C题：网球运动中的动力一、问题分析1.1问题一分析针对该问题，经过数据清洗和特征工程处理之后，即考虑对动量指标的定义，通过数据分析和相关性计算，选取是否发球、是否取得压制性得分、跑动差和失误率这四项指标作为基本的影响指标

RS_数模加油站·2024-02-04 11:33

Spring5系列学习文章分享---第三篇（AOP概念+原理+动态代理+术语+Aspect+操作案例（注解与配置方式））

目录AOP概念AOP底层原理AOP(JDK动态代理)使用JDK动态代理，使用Proxy类里面的方法创建代理对象**编写****JDK**动态代理代码AOP(术语)AOP操作（准备工作）**AOP****操作（**AspectJ注解)**AOP****操作（**AspectJ**配置文件）**开篇:欢迎再次来到Spring5学习系列！在这个博客中，我们将深入研究Spring框架的AOP概念+原理+动

码农阿豪·2024-02-03 15:39

Spring系列学习笔记-＞Spring篇(一)

前言心得体会本系列是学习spring很唱一段时间之后的一系列学习笔记总结，包括spring篇，springmvc篇和springboot篇。

happystudy_neu·2024-02-02 23:30

paper1:Wide & Deep Learning for Recommender Systems

论文整理待写：Wide&DeepModels--2018.12.1/12.2两天1、论文创新点广义线性模型存在需要太多特征工程的工作；深度模型的embedding的过度概括化以至于推荐不太相关的物品当用户数据比较稀疏时

是黄小胖呀·2024-02-02 13:08

Redis 之企业级解决方案

文章目录一、缓存预热二、缓存雪崩三、缓存击穿四、缓存穿透五、性能指标监控5.1监控指标5.2监控方式benchmarkmonitorslowlog提示：以下是本篇文章正文内容，Redis系列学习将会持续更新一

一只咸鱼。。·2024-02-02 12:24

新书速览|Python数据科学应用从入门到精通

数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模等已成为高校师生和职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。

全栈开发圈·2024-02-02 12:47

深度学习-基础过关

机器学习流程主要分为四步：1.数据获取-->2.特征工程-->3.建立模型-->4.评估与应用。深度学习是机器学习的一

代码不行的搬运工·2024-02-02 09:38

目标检测的发展史及关键技术概述

目录早期阶段：模板匹配与特征工程机器学习时代：特征学习的兴起深度学习革命：CNN的突破区域建议网络（R-CNN）系列

kadog·2024-02-02 08:17

机器学习系列4-特征工程

机器学习系列4-特征工程学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-02-02 07:36

【手绘】水彩初探

最开始画的第2幅很喜欢水彩的湿画法，这一个系列学习杰克里德的书，很有帮助同上，云彩画的有些失败了

光目言·2024-02-01 01:26

Android ADB 命令行

用了MBP，一直有个问题，不能像Windows一样直接拷贝文件到手机SD卡上，AndroidADB好像可以直接拷贝，但由于忙，没有去详细了解，最近刚需，要解决，于是系列学习了ADB知识，发现新大陆，没想到

迷途小码农h·2024-01-31 21:57

重庆二手房数据爬取与分析实现

同时在模型训练过程中，理由特征工程的处理，优化特征，选取更好的模型精度和泛

叫我：松哥·2024-01-31 18:00

金融风控Task2-数据分析

为特征工程做准备内容介绍数据总体了解：读取数据集并了解数据集大小，原始特征维度；通过info熟悉数据类型；粗略查看数据集中各特征基本统计量；缺失值和唯一值：查看数据缺失

sunflowers11·2024-01-31 14:17

二手车交易价格预测中的特征工程

赛题数据维度包括FieldDescriptionSaleID交易ID，唯一编码name汽车交易名称，已脱敏regDate汽车注册日期，例如20160101，2016年01月01日model车型编码，已脱敏brand汽车品牌，已脱敏bodyType车身类型：豪华轿车：0，微型车：1，厢型车：2，大巴车：3，敞篷车：4，双门汽车：5，商务车：6，搅拌车：7fuelType燃油类型：汽油：0，柴油：1，

有机会一起种地OT·2024-01-31 10:55

第4章 python深度学习——（波斯美女）

第4章机器学习基础本章包括以下内容：除分类和回归之外的机器学习形式评估机器学习模型的规范流程为深度学习准备数据特征工程解决过拟合处理机器学习问题的通用工作流程学完第3章的三个实例，你应该已经知道如何用神经网络解决分类问题和回归问题

weixin_42963026·2024-01-31 05:25

揭开时间序列的神秘面纱：特征工程的力量

目录写在开头1.什么是特征工程？

theskylife·2024-01-31 05:40

R语言(数据导入，清洗，可视化，特征工程，建模)

记录一下痛失的超级轻松的数据分析实习（线上），hr问我有没有相关经历，我说我会用jupyterbook进行数据导入，清洗，可视化，特征工程，建模，python学和用的比较多，然后hr问我会不会R，我直接蒙了

是lethe先生·2024-01-30 10:22

5、主成分分析（Principal Component Analysis）

文章目录1、简介2、主成分分析3、PCA用于特征工程4、示例-1985年的汽车1、简介在上一课中，我们研究了我们的第一个基于模型的特征工程方法：聚类。

AI算法蒋同学·2024-01-30 07:15

4、K- 均值聚类（Clustering With K-Means）

在预测的特征工程上下文中，你可以将无监督算法视为"特征发现"技术。聚类简单地意味着根据数据点之间的相似性将数据点分配到组中。聚类算法使得"物以类聚"，可以这

AI算法蒋同学·2024-01-30 07:40

读懂诗歌：Louise Glück 系列学习（六）最“低微”的经验，都可以衔接上最高级的美

看人|露易丝·格吕克的方舟文/云也退露易丝·格吕克住在马萨诸塞州坎布里奇的一条安静的街上。她独居，她出版过的所有诗集，看上去都和她本人的气质一样，极其缺少暖色调，用紫和黑打发了大部分需要有颜色的地方，包括像《野鸢尾》这种书名挺美的书；有的书，例如《阿基里斯的胜利》，从字体到用色以及印刷都是灰突突的，像老辈人家中的旧藏。这或许可以从她的犹太人背景来理解。犹太人往往不重视书的外观，而只看重文字所表达的

Annie灵兮·2024-01-28 23:31

四. 基于环视Camera的BEV感知算法-BEVFormer实战

目录前言1.BEVFormer实战前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》，链接。

爱听歌的周童鞋·2024-01-28 20:57

四. 基于环视Camera的BEV感知算法-BEVDistill

目录前言0.简述1.算法动机&开创性思路2.主体结构3.损失函数4.性能对比总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》，链接。

爱听歌的周童鞋·2024-01-28 20:57

用机器学习方法来预测设备故障

最近做了一个项目，根据设备的状态，来判断设备是否有故障，这里总结一下所用到的数据探索，特征工程以及机器学习模型等方法。

gzroy·2024-01-28 18:30

数据特征工程 | 主成分分析原理及python代码实现

主成分分析（PCA）是一种统计方法，它通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这些变量称为主成分。PCA广泛应用于数据降维、特征抽取、数据压缩等领域。PCA的主要目的是减少数据的维度，同时保留数据集中的大部分信息。在许多实际问题中，很多特征之间存在相互依赖，PCA能够找到最重要的特征并且去除不重要的特征。工作原理标准化数据：首先对原始数据进行标准化处理。标准化是指将每个特征的平

算法如诗·2024-01-28 05:02

《特征工程入门与实践》--特征构建

《特征工程入门与实践》-特征构建检查数据集为了进行演示，本章会使用我们自己创建的数据集，以便展示不同的数据等级和类型。我们

「已注销」·2024-01-28 04:18

Scikit-Learn 高级教程——高级特征工程

PythonScikit-Learn高级教程：高级特征工程特征工程是机器学习中不可或缺的一部分，而高级特征工程则涉及更复杂的技术和方法。

Echo_Wish·2024-01-28 04:45

1、什么是特征工程

1、欢迎来到特征工程！!在这门课程中，你将学习到构建一个优秀的机器学习模型过程中最重要的一步：特征工程。

AI算法蒋同学·2024-01-28 01:39

Spring5系列学习文章分享---第五篇（事务概念+特性+案例+注解声明式事务管理+参数详解）

目录事务事务概念什么是事务事务四个特性（ACID）搭建事务操作环境Spring事务管理介绍注解声明式事务管理声明式事务管理参数配置XML声明式事务管理事务操作（完全注解声明式事务管理）感谢阅读开篇:欢迎再次来到Spring5学习系列！在这个博客中，我们将深入研究Spring框架的J事务概念+特性+案例+注解声明式事务管理+参数详解事务事务概念什么是事务（1）事务是数据库操作最基本单元，逻辑上一组操

码农阿豪·2024-01-27 16:48

读懂诗歌：Louise Glück 系列学习（四）艺术之梦是通往被隐藏世界的小径

露易丝·格丽克——《诗歌像一座灯塔，不同的是当游向它时，它就后退》作者：露易丝·格丽克译者：柳向阳来源：ProofsandTheories.EssaysonPoetry作家的根本体验是无助。这并不是说要将写作与活着相区分，而是说要纠正那种幻想，即认为创作就是一路高歌，得心应手，认为作家是一些运气好、能够做自己希望做的事情的人：信心十足，定期将他写在一张纸上的玩意拿去打印。但写作并不是个性的倾泻。而

Annie灵兮·2024-01-27 13:40

【特征工程】特征选择及mRMR算法解析

【嵌牛鼻子】：特征工程、mRMR算法【嵌牛提问】：不同模型有不同的特征适用类型？【嵌牛正文】：特征子集的搜索：（1）子集搜索问题。比如逐渐添加相关特征（前向forward搜索）或逐渐

随心所欲_7b32·2024-01-27 09:56

读懂诗歌：Louise Glück 系列学习（一）

路易丝·格吕克（LouiseGlück）于1943年出生于纽约，在长岛长大。她曾就读莎拉·劳伦斯学院和哥伦比亚大学。格吕克（Glück）被许多人视为美国最有才华的当代诗人之一，她的诗歌以其精湛的技术，敏锐的洞察力以及对孤独，家庭关系，离婚和死亡的洞察力而闻名。诗人罗伯特·哈斯（RobertHass）称她为“现在写作的最纯正，最有成就的抒情诗人之一”。2020年，她以“朴实的美感使个人存在普世化的鲜

Annie灵兮·2024-01-27 03:07

XGBoost系列8——XGBoost的未来：从强化学习到AutoML

目录写在开头1.XGBoost在强化学习中的应用1.1构建强化学习问题1.2XGBoost与深度强化学习的对比1.3实际任务中的成功案例2.XGBoost与AutoML的结合2.1XGBoost在自动特征工程中的应用

theskylife·2024-01-26 21:21

NLP系列学习:CRF条件随机场(1)

大家好,今天让我们来看看条件随机场,条件随机场是一项大内容,在中文分词里广泛应用,因为我们在之前的文章里将概率图模型和基本的形式语言知识有所了解,当我们现在再去学习条件随机场会容易比较多(在动笔写这篇文章前我也翻阅了很多的博客,发现很多博主上来就讲一大堆核心公式,而之前的铺垫知识都很少提,我觉得这不太好,会让很多人一开始就懵).而我希望在我的这几篇文章尽可能的减少单纯理论知识的复述,而是通过一些实

云时之间·2024-01-26 20:09

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