特征工程系列学习第4页

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

机器学习没那么难，Azure AutoML帮你简单3步实现自动化模型训练

在MachineLearning这个领域，通常训练一个业务模型的难点并不在于算法的选择，而在于前期的数据清理和特征工程这些纷繁复杂的工作，训练过程中的问题在于参数的反复迭代优化。

AI普惠大师·2024-01-26 07:55

特征工程自动化如何为机器学习带来重大变化

摘要：机器学习中最重要的领域之一是特征工程，却被严重地忽视了。这个重要领域中最成熟的工具就是Featuretools，一个开源的Python库。

城市中迷途小书童·2024-01-26 04:17

深度学习推荐系统之DeepCrossing

DeepCrossing模型原理这个模型就是一个真正的把深度学习架构应用于推荐系统中的模型了，2016年由微软提出，完整的解决了特征工程、稀疏向量稠密化，多层神经网络进行优化目标拟合等一系列深度学习在推荐系统的应用问题

YANJINING·2024-01-25 17:17

深入浅出特征工程 – 基于 OpenMLDB 的实践指南（上）

1.什么是机器学习的特征工程一个真实场景的机器学习应用一般会包含两个主体流程，即特征工程和机器学习模型（以下简称模型）。

第四范式开发者社区·2024-01-25 10:01

机器学习笔记02：特征工程

机器学习笔记02：特征工程文章目录机器学习笔记02：特征工程1.特征工程定义2.数据的特征抽取：1.字典特征抽取：2.文本特征抽取：3.tf-df分析问题3.特征预处理1.特征处理的方法：1.数值型数据

fafagege11520·2024-01-25 09:12

Task2 数据分析 (1)

Task2数据分析此部分为零基础入门金融风控的Task2数据分析部分，带你来了解数据，熟悉数据，为后续的特征工程做准备，欢迎大家后续多多交流。

__y__·2024-01-25 08:57

分销商产品未来销售情况预测--数据分析实战

目录介绍知识点未来销售额预测介绍导入数据并预览训练集销售商品的类别信息商品信息数据集商店信息数据可视化每天的销售量分布图销售价格分布图商店的分布情况商店所有商品的价格情况商店每天的销售情况商品的种类信息哪种类别的商品卖得最好数量前二十五个商品信息这些商品与总销售额的关系特征工程构建模型分析总结介绍以往数据分析中

HHAoW·2024-01-24 18:23

西班牙高速列车票价预测分析--数据分析实战

知识点数据清洗特征工程预测模型构建数据集预处理数据在资源里。现在先来加载数据，通过下面代码下载数据。加载并预览数据前五行importpand

HHAoW·2024-01-24 18:52

XGBoost系列5——XGBoost的集成学习之旅

的梯度提升树特性2.2正则化项的引入2.3学习速度与性能优势2.4与传统集成学习算法的对比3.如何在实际项目中使用XGBoost进行集成3.1数据集特征与评估指标的选择3.2XGBoost模型的选择与调优3.3特征工程的重要性

theskylife·2024-01-24 11:34

Optional Lab: Feature Engineering and Polynomial Regression

GoalsInthislabyouwillexplorefeatureengineering(特征工程)andpolynomialregression(多项式回归)，使我们可以使用线性回归机制来拟合非常复杂甚至非线性的函数

gravity_w·2024-01-24 04:08

2023“SEED”第四届江苏大数据--新能源赛道复赛Btop2总结

交流群里面有人喊话：单模220，如果真的是这样，也很想学习下特征工程的思路以及使用模型。这个比赛让我感觉很诧

汀沿河·2024-01-23 09:00

【百面机器学习】读书笔记（一）

本文主要内容为前两章，特征工程和模型评估。

Karen_Yu_·2024-01-23 09:28

数据挖掘实战-基于机器学习的电商文本分类模型

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.数据集介绍3.技术工具4.实验步骤4.1数据探索4.2数据预处理4.3文本归一化4.4特征工程4.5训练模型1.项目背景随着电子商务的蓬勃发展

艾派森·2024-01-22 16:52

【机器学习300问】14、什么是特征工程？

于是呢我就去问了一下维基百科，下面是他的回答：特征工程（英语：featureengineering）又称特征提取（英语：featureextraction）或特征发现（英语：featurediscovery

小oo呆·2024-01-22 09:12

Spring5系列学习文章分享---第一篇（概述+特点+IOC原理+IOC并操作之bean的XML管理操作）

目录Spring（概述+特点+IOC原理+IOC并操作之bean的XML管理操作）概述Spring是轻量级的开源的JavaEE框架Spring可以解决企业应用开发的复杂性Spring有两个核心部分ioc,aopSpring特点loc(概念和原理)什么是IOCIOC底层原理IOC过程图IOC（接口）IOC思想基于IOC容器完成，IOC容器底层就是对象工厂Spring提供IOC容器实现两种方式:(两个

码农阿豪·2024-01-22 04:03

个性化风控！消费贷客群分群模型应用实践

提出明确业务目标及业务定义，我们需要优化模型的主要方法有以下三个方面：特征工程、算法改进和模型框架。

风控小兵突击·2024-01-21 18:02

数据分析完整流程一般包括哪几个环节/步骤

特征工程：对数据进行变换、组合或生成新特征，以提高模型性能或更好地反映问题的本质。建模：

Recursions·2024-01-21 07:21

（9-3）基于深度强化学习的量化交易策略（OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt）：数据预处理

1.1.6数据预处理数据预处理是训练高质量机器学习模型的关键步骤，在这一步需要检查缺失数据并进行特征工程，以将数据转换为适合模型训练的状态。

码农三叔·2024-01-20 09:21

机器学习-滑窗

另一种是先进行特征工程，将时间序列数据切段，对每段内的时间序列数据进行特征提取。再将众多特征作为常规机器学习算法的输入。

dufudouhenmang·2024-01-19 11:44

表示学习内容摘录《深入浅出神经网络：GNN原理解析》

这样的特征工程是十分费时费力的，这也暴露了传统机器学习方法中存在的问题，这些方法没有能力从数据中去获得有用的知识，而特征工程的目的则是将人的先验知识转化为可以被机器学习算法识别的特征，以弥补其自身的缺点

认知计算_茂森·2024-01-19 11:25

transformer猪肉价格预测实战可直接运行

你可以使用各种来源（如金融数据API、网站爬虫等）获取数据，并进行数据预处理和特征工程。在这里，我们使用一个简单的示例数据集。importpandasaspd#示例数据（日

mqdlff_python·2024-01-19 08:17

利用 Apache Spark 和 Databricks 进行企鹅种类预测的机器学习实践入门

在对机器学习的特征工程部分包括了对分类特征的编码和数值特征的规范化处

AI普惠大师·2024-01-19 06:17

基于深度学习的时间序列算法总结

常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比

流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

变分自编码器（Variational AutoEncoder，VAE）

它的结构下图所示：据图可知，AE通过自监督的训练方式，能够将输入的原始特征通过编码encoder后得到潜在的特征编码，实现了自动化的特征工程，并且达到了降维和泛化的目的。

溯源006·2024-01-18 18:59

工智能基础知识总结--特征工程之降维算法

数据降维简介数据降维即对原始数据特征进行变换，使得特征的维度减少。依据降维过程是否可以用一个线性变换表示，降维算法可以分为线性降维算法和非线性降维算法，下图展示了各种降维算法及其类别：降维的必要性：多重共线性和预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。高维空间本身具有稀疏性。一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间，而在十维空间上只有2%。过多的变量，对查找

北航程序员小C·2024-01-18 12:53

特征工程之特征选择

特征选择的目标构造机器学习的模型的目的是希望能够从原始的特征数据集中学习出问题的结构与问题的本质，此时的挑选出的特征就应该能够对问题有更好的解释；特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是去逼近这个上限，所以特征选择的目标大概如下：提高预测的准确性；减少模型的运行时间；能够对模型有更好的理解和解释。Filter(过滤法)基本想法是：对每个特征，分别计算它相对于类别标签的信息量，将所有信息量按照从大

北航程序员小C·2024-01-18 12:52

【机器学习实例讲解】机器学习-鸢尾花数据集多分类第02课

特征工程

德天老师·2024-01-18 08:45

风控算法大赛解决方案分享

01项目总体思路本文将为您介绍我们在数据处理过程中所采用的方法，从数据清洗到特征工程再到特征选择，最终进行模型设计与分析。在

风控小兵突击·2024-01-17 23:29

数据处理和特征工程（二）

4.特征选择一般有四种方法用来选择特征：过滤法、嵌入法、包装法、降维算法4.1Filter过滤法**根据统计检验的分数和相关性指标来选择特征，完全独立于各种机器学习算法4.1.1方差过滤VarianceThreshold通过特征本身的方差来筛选类，如果一个特征的方差很小，说明样本在这个特征上基本没有差异，可能大多数值都一样。VarianceThreshold有重要参数Threshold，表示舍弃所

于饼喵·2024-01-17 22:23

机器学习：08. sklearn中的特征选择feature_selection

导入数据importpandasaspddata=pd.read_csv(r"C:\Users\18700\Desktop\03数据预处理和特征工程\digitrecognizor.csv")data.head

医学小白学生信·2024-01-17 04:40

特征工程-特征处理（二）

特征处理二、时间特征处理将原本的具体时间拆分为年月日等多个特征变量，同时可以引入在一天的某个时间段，或者是当天是否为节假日等其他条件，还可以进一步结合其他特征，进行前后一个时间段或是多个时间段时间的特征差值。dt.shift(periods=1,freq=None,axis=0)连续型变量处理（一）单特征归一化和标准化数据的归一化和标准化是特征缩放的方法。不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，

alstonlou·2024-01-16 21:33

特征工程-特征处理（三）

特征处理连续型变量处理（二）多特征降维PCAPCA是一种常见的数据分析方式，通过数据分解，将高维数据降低为低维数据，同时最大程度保持数据中保存的信息。fromsklearn.decompositionimportPCAA=np.array([[84,65,61,72,79,81],[64,77,77,76,55,70],[65,67,63,49,57,67],[74,80,69,75,63,74]

alstonlou·2024-01-16 21:30

前端学习路径

菜鸟感觉很多人不太知道菜鸟写的博客是一个可以跟着学习、一起深入理解的过程，其中包括了菜鸟从刚开始学习到后面重新学习，再到后面进入学框架等一系列学习过程、知识和感悟，所以菜鸟把自己的博客整理成一个目录提取出来

PBitW·2024-01-16 13:33

pytorch集智-5手写数字识别器-卷积神经网络

一般机器学习需要特征工程，cnn可以自动识别，极大代替或取代了特征工程和多层感知机原理不同点：层包含卷积层，池化层。但也是一种前馈神经网络输入与输出：输入可为图像，输出为目标分类个数（比

peter6768·2024-01-16 07:15

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