特征工程系列学习第30页

广告点击预测实战：基于机器学习的LightGBM的广告点击预测

配库：1.读取原始数据,将时间信息分解为天和分钟2.特征工程3.五折交叉验证训练模型4.特征重要性5.做出最终预测配库：!

数学是算法的灵魂·2023-01-02 21:39

Python数据分析案例17——电影人气预测(特征工程构建)

案例背景本次案例是中国人民大学“人工智能与机器学习（2022年秋季）”课程的课堂竞赛。比赛是根据有关电影的各种信息来预测电影的受欢迎程度，包括演员、工作人员、情节关键字、预算、收入、海报、上映日期、语言、制作公司、国家、TMDB投票计数、平均投票等。比赛是在kaggle上进行的，这是链接，可以下载数据MoviePopularityPrediction|Kaggle由于原始数据特征变量基本都是文本，

阡之尘埃·2023-01-02 20:32

机器学习sklearn-逻辑回归

目录L0范数，L1范数，L2范数sigmond函数损失函数penalty和C参数逻辑回归中的特征工程梯度下降L0范数，L1范数，L2范数L0范数是指向量中非0的元素的个数。

kongqing23·2023-01-02 12:07

机器学习--数据清理、数据变换、特征工程

目录一、数据清理二、数据变换三、特征工程四、总结一、数据清理数据清理是提升数据的质量的一种方式。数据不干净（噪声多）？需要做数据的清理，将错误的信息纠正过来；数据比较干净（数据不是想要的格式）？

Lingxw_w·2023-01-02 12:34

GPT系列学习笔记：GPT、GPT2、GPT3

目录总结GPT:ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-TrainingGPT-2:LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearnersGPT-3:LanguageModelsareFew-ShotLearners内容整理自：https://www.bilibili.com/video/BV1AF411b7

xiyou__·2023-01-02 10:03

机器学习基础（三）——KNN/朴素贝叶斯/交叉验证/网格搜索

文章目录3.K近邻算法（KNN）3.1读取数据信息3.2处理数据3.2.1缩小数据,查询数据筛选3.2.2处理时间的数据3.2.3取出目标值和特征值3.3划分训练集和测试集3.4特征工程（标准化）3.5

Bayesian小孙·2023-01-02 08:23

Open3d 学习计划—12（Jupyter 可视化）

本系列学习计划有Blue同学作为发起人，主要以Open3D官方网站的教程为主进行翻译与实践的学习计划。

Being_young·2023-01-02 08:51

机器学习之特征工程

机器学习之特征工程目录一、特征工程——概述二、特征工程——数据预处理三、特征工程——特征选择四、特征工程——降维一、特征工程——概述特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作。

VEkoing·2023-01-02 08:50

VectorNet详解

Abstract本篇论文主要做了三个方面的事情:特征工程不同与以前的方法，将车辆行驶收集的信息用一张全局的图像来表示，论文提出用向量表示车辆行驶过程中收集的各种信息。

樱花的浪漫·2023-01-02 08:49

Vectornet源码详解

代码资源地址见最后1.数据与环境配置首先，我们需要下载这个API，方便对数据做特征工程，目前这个api还不支持windows版本https://github.com/argoverse/argoverse-api

樱花的浪漫·2023-01-02 08:37

EDA（Explore Data Analysis）一步一步详解

AComprehensiveGuidetoDataExploration总览有关数据探索（EDA）的完整教程我们涵盖了数据探索的几个方面，包括缺失值估算，异常值去除和特征工程的技巧。介绍没有数据探

juhanishen·2023-01-02 07:39

《机学零》机学概述 —— 机器学习基础知识、进行机器学习的流程

、机器学习算法分类二、需明确问题（1）算法是核心，数据和计算是基础（2）找准定位：大部分复杂模型的算法设计都是算法工程师在做，而我们要做的是：1.分析很多的数据2.分析具体的业务3.应用常见的算法4.特征工程

深蓝冰河·2023-01-01 14:55

机器学习怎么学？机器学习流程

机器学习的流程本质上就是数据准备、数据分析、数据处理、结果反馈的过程，按照这个思路，我们可以把机器学习分为如下步骤：业务场景分析、数据处理、特征工程、算法模型训练、应用服务。下面具体

程序媛珂珂·2023-01-01 14:21

时间序列特征工程

关注微信公众号“时序人”获取更好的阅读体验时间序列知识整理系列时间序列统计分析时间序列聚类时间序列预测时间序列回归时间序列特征工程时间序列补缺时间序列异常检测前几次的文章分享，我们了解了时间序列分析的基础方法以及预测方法

VachelHu·2023-01-01 11:46

特征工程（机器学习）

目录特征构造特征选择特征提取常用的特征提取方法有特征工程就是一个从原始数据提取特征的过程，这些特征可以很好地描述这些数据，并且利用它们建立的模型在未知数据上的性能可以达到最优；特征工程主要包括特征构造（

谭盐.·2023-01-01 11:43

时间序列的特征工程——一些总结

机器学习应用的本质基本上就是特征工程。

量化橙同学·2023-01-01 11:39

机器学习时间序列特征处理与构造，这篇我建议你收藏

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？

Python数据开发·2023-01-01 11:35

NLP基础任务-分类和匹配

文章目录文本分类文本分类任务概述序列结构文本分类方法图结构文本分类方法分类指标文本匹配概述匹配方法文本分类文本分类任务概述分类方法：概率统计时代：特征工程+算法深度学习时代：自动获取特征（表示学习）端到端分类神经网络分类方法

◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-01 08:51

基于机器学习的恶意软件加密流量检测研究分享

1概述2恶意软件加密流量介绍3加密HTTPS流量解析4特征工程5模型效果6具体实施7总结1概述近年来随着HTTPS的全面普及，为了确保通信安全和隐私，越来越多的网络流量开始采用HTTPS加密，截止今日，

yuan_mes·2022-12-31 12:21

加密恶意流量检测思路分析

文章目录背景及现状加密恶意流量特征分析特征类别特征提取加密恶意流量检测流程数据采集特征工程模型训练参考资料背景及现状为了确保通信安全和隐私以及应对各种窃听和中间人攻击，HTTPS逐渐全面普及，越来越多的网络流量也被加密

yuan_mes·2022-12-31 12:51

模型融合方法概述

在比赛中提高成绩主要有3个地方特征工程调参模型融合1.Voting模型融合其实也没有想象的那么高大上，从最简单的Voting说起，这也可以说是一种模型融合。

GlassySky0816·2022-12-31 12:13

图神经网络-学习日志3

节点嵌入传统方法（学习日志2）：主要工作花在了特征工程上，描述图神经网络的结构——》表示学习：自动区分特征目标：通过对图的机器学习，进行有效且独立的特征学习特征表示：将图中一个节点表示为d大小的向量/嵌入节点之间嵌入程度的相似性

小博Robert·2022-12-31 09:57

机器学习（ML）（一）——机器学习简介

-分类问题K近邻、贝叶斯分类、决策树和随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据-回归问题线性回归，岭回归无监督学习：目标值：无-无监督学习聚类：K-means算法4、机器学习开发流程获取数据-数据处理-特征工程

精分天秤座的mystery·2022-12-31 06:08

机器学习 | 机器学习100天(6) --- Linear SVM

机器学习100天系列学习笔记基于机器学习100天(中文翻译版),机器学习100天(英文原版）所有代码使用iPythonNotebook实现完整代码目录实验综述数据集1.数据预处理2.训练LinearSVM

CoreJT·2022-12-31 01:32

机器学习 | 机器学习100天(5) --- k-近邻算法(k-NN)

机器学习100天系列学习笔记基于机器学习100天(中文翻译版),机器学习100天(英文原版）所有代码使用iPythonNotebook实现完整代码目录实验综述数据集1.数据预处理2.使用k-NN对训练集进行训练

CoreJT·2022-12-31 01:31

【1 - 决策树 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习

《菜菜的机器学习sklearn课堂》_哔哩哔哩_bilibili第一期：sklearn入门&决策树在sklearn中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期

我愚蠢的_理想主义·2022-12-30 16:51

【1 - 决策树 - 案例部分：泰坦尼克号幸存者预测】菜菜sklearn机器学习

《菜菜的机器学习sklearn课堂》_哔哩哔哩_bilibili第一期：sklearn入门&决策树在sklearn中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期

我愚蠢的_理想主义·2022-12-30 16:48

在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程

背景目前互联网已经进入了AI驱动业务发展的阶段，传统的机器学习开发流程基本是以下步骤：数据收集->特征工程->训练模型->评估模型效果->保存模型，并在线上使用训练的有效模型进行预测。

house.zhang·2022-12-30 14:30

3-3 OneHot编码

3.3OneHot编码请参考《数据准备和特征工程》中的相关章节，调试如下代码。

一条大蟒蛇6666·2022-12-30 12:18

Android（kotlin）JetPack系列学习——1. Lifecycle（含源码）

文章目录1.LifeCycle(生命周期管理)简介2.使用3.效果如下1.LifeCycle(生命周期管理)简介lifeCycle主要是用来解耦的，LifeCycle可以帮助开发者创建可感知生命周期的组件。这样，组件便能够在其内部管理自己的生命周期，从而降低模块间的耦合度，并降低内存泄漏发生的可能性。LifeCycle不只对Activity/Fragment有用，在Service和Applicat

陈壮实的搬砖生活·2022-12-30 11:30

Android（kotlin）JetPack系列学习——3.LiveData（含源码）

文章目录1.LiveData简介2.LiveDate的优势3.不适用LiveData的情况4.简单使用5.使用map进行字符转换1.LiveData简介LiveData是一个可观察的数据持有者类（响应式编程），它也是有生命周期感知的；LiveDate最重要的是它了解其观察者的生命周期，如Activity和Fragment.这就意味着实时数据仅更新于处于活动生命周期状态的应用程序组件，如Activi

陈壮实的搬砖生活·2022-12-30 11:00

Android（kotlin）JetPack系列学习——2.ViewModel（含源码）

文章目录1.简介2.使用2.1在Activity中使用2.2fragment共享数据1.简介（1）ViewModel类旨在以注重生命周期的方式存储和管理界面相关数据。ViewModel类让数据可在发生屏幕旋转等配置更改后继续留存。（2）对于简单的数据，activity可以使用onSaveInstanceState()方法从onCreate()中的捆绑包恢复其数据，但此方法仅适合可以序列化再反序列化

陈壮实的搬砖生活·2022-12-30 11:00

DCL记忆上次输入值lisp_知识追踪场景下的动态key-value记忆网络

知识追踪（KT）是一项用于跟踪学生在参与一系列学习活动时对一个或多个概念的不断变化的知识状态的任务。KT的一个重要目的是个性化练习序列，以帮助学生有效地学习知识概念。

weixin_39779975·2022-12-30 09:40

机器学习收入阶层分类(python)

云梦之上·2022-12-30 07:18

机器学习算法工程师面试 -- 总纲

机器学习算法工程师面试**`机器学习`**一.算法总结问题类型模型类型标签类型学习类型二.数据输入数据采样数据类型数据编码数据预处理三.特征工程特征提取特征选择特征变换特征融合四.模型构建1.神经网络BPRNNCNNSNNGAN2

天机无限·2022-12-30 04:28

阿里云天池大数据竞赛——O2O优惠券使用预测（基于XGBoost）（附python Jupter代码）

题中所给数据的特征较少，所以特征工程的构建是本题的重中之重，如何构建合适的特征向量？博主认为：一方面要凭借主观经验，比如说到要预测用户优惠券使用情况，我们凭借经验也能想到其会与"用户的商家偏好"，

MITTYzhao·2022-12-30 01:01

O2O优惠券使用预测项目总结

O2O优惠券使用预测笔记前言项目介绍数据评价方式赛题分析基本思路数据集划分特征工程模型选取过程及代码导入python库导入与划分数据集特征工程模型训练与调参预测测试集总结前言笔者希望通过本篇文章总结阿里天池

Hikikaya·2022-12-30 01:25

自然语言处理——学习笔记（4）：NLP基础任务——文本分类&文本匹配

NLP基础任务文本分类文本分类任务概述分类方法概率统计时代：特征工程+算法深度学习时代：自动获取特征（表示学习）端到端分类序列结构文本分类框架神经词袋模型卷积神经网络模型循环神经网络将文本序列看作时间序列

cc_wangxin·2022-12-29 23:29

DS&ML_特征工程笔记

sgyzetrov·2022-12-29 22:13

论文阅读 - DeepSBD: A Deep Neural Network Model with Attention Mechanism for Social Bot Detection - CCFA

：http://www.abulaish.com/uploads/TIFS21.pdf目录摘要1绪论1.1OSN和Socialbots1.2背景和动机1.3我们的贡献2RELATEDWORK2.1基于特征工程的

无脑敲代码，bug漫天飞·2022-12-29 22:08

2023北京/深圳NPDP产品经理入门到精通班招生简章

我们针对互联网时代的个人、互联网企业、与传统企业推出一系列学习。

hb15302782362·2022-12-29 22:28

机器学习基础算法（数据集和特征工程）

目录数据集的组成可用数据集数据集结构特征工程数据的特征抽取字典的特征抽取DictVectorizer语法流程对文本进行特征值化tfidf方式提取文本特征TfidfVectorizer语法流程数据的特征预处理归一化公式语法步骤总结标准化公式语法步骤总结缺失值处理缺失值处理方法语法步骤关于

Bro_Jun·2022-12-29 19:58

02机器学习基础-特征工程概念

机器学习基础-特征工程概念特征工程定义数据集可用的数据集特征值和目标值使用sklearn特征抽取安装sklearn特征抽取演示特征抽取api特征工程定义将原始数据转换为特征，提高预测的准确性数据集可用的数据集

zheng.plus·2022-12-29 16:22

【Python机器学习】特征工程含义、方法、对应函数详解（图文解释）

觉得有帮助请点赞关注收藏~~~特征工程特征工程的目标是从实例的原始数据中提取出供模型训练的合适特征。在掌握了机器学习的算法之后，特征工程就是最具创造性的活动了。

showswoller·2022-12-29 16:16

「推荐系统特征工程」04：数据预处理

数值与类别数据的预处理1.缺失值处理2.标准化3.归一化4.异常值与数值截断5.非线性变换6.类不平衡的处理7.机器学习范式的调整二、时空数据的预处理1.时间数据2.空间数据三、文本数据的预处理四、富媒体数据的预处理总结特征工程是通过一些数据处理方法

数据与智能·2022-12-29 14:26

数据预处理和特征工程-sklearn

数据预处理的目的：让数据适应模型，匹配模型的需求特征工程特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程，可以通过挑选最相关的特征，提取特征以及创造特征来实现。

要努力啊啊啊·2022-12-29 14:53

20210322 机器学习和深度学习的区别传统识别和深度学习的区别

深度学习和机器学习的区别：1、数据量2、CPU/GPU3、特征工程就是前面的案例里面讲过的，我们在训练一个模型的时候，需要首先确定有哪些特征。

AI-sqG·2022-12-29 12:41

NNI (Neural Network Intelligence)简介

是什么NNI(NeuralNetworkIntelligence)是一个轻量但强大的自动机器学习（AutoML）工具包，能帮助用户自动地进行特征工程、神经网络架构搜索、超参调优以及模型压缩。

北极与幽蓝·2022-12-29 12:10

【人工智能笔记】第三十一节：AutoML系列，用NNI框架进行神经网络架构搜索与超参调优（一）

NNI简介NNI(NeuralNetworkIntelligence)是一个轻量但强大的工具包，帮助用户自动的进行特征工程，神经网络架构搜索，超参调优以及模型压缩。

PPHT-H·2022-12-29 12:02

Python机器学习：date diff对日期格式的数据进行转码

在特征工程的过程中，如果认为月份、周末等因素对结果的影响不大的时候，可以使用日期作差求出日期间隔datediff这种简单粗暴的方式对日期格式的数据进行编码。

紫昂张·2022-12-28 23:00

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