特征工程系列学习第4页

机器学习-0基础

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录0基础机器学习一、什么是机器学习二、学习软件python三、如何学1.载入数据与理解数据1.1导入数据1.2数据查看2.数据准备与特征过程1.2数据预处理-缺省值-异常值异常值：3特征工程模型与优化

猿戴科·2024-01-12 09:47

【特征工程】17种将离散特征转化为数字特征的方法

作者|SamueleMazzanti编译|VK来源|TowardsDataScience“你知道哪种梯度提升算法？”“Xgboost，LightGBM，Catboost，HistGradient。”“你知道哪些离散变量的编码？”“one-hot”在一次数据科学面试中听到这样的对话我不会感到惊讶。不过，这将是相当惊人的，「因为只有一小部分数据科学项目涉及机器学习，而实际上所有这些项目都涉及一些离散数

风度78·2024-01-12 06:34

【特征工程】分类变量：使用OrdinalEncoder对序数特征进行编码

OrdinalEncoding：序数特征的编码方法1.OrdinalEncoding是什么？什么是序数特征？：序数特征（Ordinalfeatures）是分类特征中包含一定顺序的变量（如家属人数、教育程度、财产范围）OrdinalEncoding是一种用于处理有序分类变量的编码方法，它为每个类别分配一个整数值，保留了类别之间的顺序关系。这种编码方法适用于那些具有内在顺序结构的分类变量，能够为模型提

Avasla·2024-01-12 06:25

特征工程（二）

特征工程（二）特征理解理解手上的数据，就可以更好的明确下一步的方向。

alstonlou·2024-01-11 09:49

数据挖掘实战1：泰坦尼克号数据

读取数据-统计指标-数据规模2.数据探索（特征理解）-单特征的分析，诸个变量分析对结果y的影响（x,y的相关性）-多变量分析（x,y之间的相关性）-统计绘图3.数据清洗和预处理-缺失值填充-标准化、归一化-特征工程

bb8886·2024-01-11 09:43

【特征工程】学习过程中的补充知识点

良好的模型会有较高的R方分数。完美的模型能得到的最大R方分数是1。R方分数可以是负的，一个糟糕的模型可以得到任意低的负分。数据可视化的重要性：在构建模型时，使用可视化方法查看一下输入和输出之间以及各个输入特征之间的关系是一种非常好的做法。概率图是一种非常简单的可视化方法，用以比较数据的实际分布与理论分布，它本质上是一种表示实测分位数和理论分位数的关系的散点图不要“中心化”稀疏数据！在稀疏特征上执行

小小孩儿的碎碎念·2024-01-11 04:36

特征工程（特征提取&数据预处理）

一、特征提取在房价模型的例子中，我们提取房子的长度（frontage）和宽度（depth）作为特征之一。并得到初步的特征方程：然而我们知道，房屋面积可以表示为：。用土地面积作为独立特征可以更好地预测价格，所以我们将作为新的特征提取出来并定义新的特征方程:(大家可能会觉得变量太多。其实现在只是建立了一个初步的模型，在之后使用决策树、正则化等算法可以减少特征数量）二、特征缩放（数据预处理）1.1了解特

Visual code AlCv·2024-01-10 20:17

【Python特征工程系列】教你利用逻辑回归模型分析特征重要性（源码）

这是Python特征工程系列原创文章，我的第191篇原创文章。一、问题应用背景介绍：如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。

数据杂坛·2024-01-10 11:10

机器学习：数据处理与特征工程

机器学习中的数据处理和特征工程是非常关键的步骤，它们直接影响模型的性能和泛化能力。

rubyw·2024-01-10 06:53

特征工程-数据准确性

特征工程-数据准确性背景介绍在当今的大数据时代，数据以及成为企业和组织中最宝贵的资源之一。通过人工智能和机器学习的应用，能够从数据中深度挖掘出相关信息并进行应用。

alstonlou·2024-01-09 18:13

特征工程（一）

特征工程（一）什么是特征工程简单来讲将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征，从而提高机器学习性能特征工程包含的内容转换数据的过程特征更好地表示潜在问题提高机器学习性能数据和机器学习的基础知识数据基础以下为数据的一个实例其中

alstonlou·2024-01-09 18:12

Spark回归分析与特征工程

本文将深入探讨如何使用Spark进行回归分析以及如何进行特征工程，以提高模型性能。Spark中的回归分析回归分析是一种用于建立和解释因变量与自变量之间关系的统计方法。

晓之以理的喵~~·2024-01-09 11:00

机器学习（四） -- 模型评估（4）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）机器学习（三）--特征工程（1-2）机器学习（四）--模型评估（1-4）未完待续……目录机器学习（四）--模型评估（1）机器学习（

₫从心·2024-01-09 08:43

K8S系列学习之Pod实战

Kubernetes学习路上的那些事儿，很有必要分享出来什么是Pod要弄清楚这个概念，我们还是先上官网瞧瞧，https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/pods/个人的理解，Pod就是k8s中的一个个篮子，至于里面是装韭菜，还是装鸡蛋，得根据具体的业务环境要求来定。在k8s世界中，重点是把这些篮子调度和管理好，所以得首先学Pod，只有理解和掌握

tianyangqi·2024-01-08 20:21

isaacgym(legged_gym)学习（一）—— 添加自己的机器人模型并训练

legged_gym)学习（一）——添加自己的机器人模型并训练前言一、获取你机器人的urdf文件二、配置GO2机器人的学习环境1.建立配置文件2.添加到task_registry总结前言例如：isaacgym系列学习记录

郎崽·2024-01-08 19:49

Python综合数据分析_根据订单求RFM值

文章目录0.导入数据1.数据可视化2.数据清洗3.特征工程4.构建User用户表5.求R值6.求F值7.求M值0.导入数据importpandasaspd#导入Pandasdf_sales=pd.read_csv

you_are_my_sunshine*·2024-01-08 09:55

机器学习简单概念和pytorch代码-2

机器学习简单概念和pytorch代码-2学习率的选择和调校特征工程特征工程是数据预处理和分析过程中的一个关键步骤，主要用于机器学习和数据挖掘。

Persistence is gold·2024-01-08 06:11

AutoKeras

相比于传统的机器学习方法，AutoKeras可以自动处理特征工程、模型选择、超参数调优等步骤，大大减少了繁琐的手动操作。

缘起性空、·2024-01-08 05:38

AI教我学编程之AI自刀

AI教我学编程系列学习第二课—C#变量类型上节回顾知识梳理C#`基本`变量类型对话AI分歧产生本段总结它说得对吗？

积德行善.jpg·2024-01-07 17:32

AI教我学编程之C#关键字

AI教我学编程系列学习第三课—C#关键字前言重点先知关键字分类保留字上下文关键字对话AI首遇波澜调整指令第一次第二次第三次直到我提出如下指令人工智能？阶段总结知识拓展1、Ecma和ISO是什么？

积德行善.jpg·2024-01-07 17:00

python数据分析与挖掘论文_《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第10章-特征工程...

第10章特征工程特征工程是整个机器学习中非常重要的一部分，如何对数据进行特征提取对最终结果的影响非常大。

weixin_39616477·2024-01-07 16:10

机器学习（四） -- 模型评估（3）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）机器学习（三）--特征工程（1-2）机器学习（四）--模型评估（1-4）未完待续……目录机器学习（四）--模型评估（1）机器学习（

₫从心·2024-01-07 02:15

贷款违约预测-Task2 数据分析

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。

致Great·2024-01-06 17:51

特征工程-特征预处理

1什么是特征预处理1.1特征预处理定义scikit-learn的解释providesseveralcommonutilityfunctionsandtransformerclassestochangerawfeaturevectorsintoarepresentationthatismoresuitableforthedownstreamestimators.翻译过来：通过一些转换函数将特征数据转

谛君_是心动啊·2024-01-06 17:27

AI技术体系和领域浅总结

信息论基础》（机械工业出版社）集合论和图论《离散数学》博弈论《博弈论》（中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础（估计方法特征工程

TisUs·2024-01-06 16:26

深度学习（学习记录）

题型：填空题+判断题30分、简答题20分、计算题20分、综合题（30分）综合题（解决实际工程问题，不考实验、不考代码、考思想）一、深度学习绪论（非重点不做考察）1、传统机器学习：人工特征工程+分类器概念

学数学的懒哥·2024-01-06 13:49

机器学习——特征工程之K均值降维

机器学习——特征工程之K均值降维前言一、K-均值聚类（K-means）1、算法推导2、举例二、降维前言1、先直观解释什么是平面（线性子空间）和流形（非线性子空间）：答：如果线性子空间是一张平展的纸，那么非线性流形的一个简单例子就是卷起来的纸

macan_dct·2024-01-06 09:11

Kaggle之泰坦尼克号（2）

文章目录一、特征工程缺失值处理文本型数据处理-Sex文本型数据处理-Name文本型数据处理-Ticket文本型数据处理-Cabin文本型数据处理-Embarked特征扩充-SibSp、Parch特征扩充

学海一叶·2024-01-06 06:39

numpy 稀疏矩阵

常见的，在特征工程中，进行one-hot编码时会产生稀疏矩阵，因此需

阿君聊风控·2024-01-06 02:13

机器学习算法分类

分类问题目标值：连续型的数据--回归问题分类模型k近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程

学了忘了学·2024-01-06 01:40

Torch-Rechub学习分享2

有些特征是易于理解的，可以通过领域专家进行人工特征工程抽取特征。但是对于不易于理解的特征，如“啤酒和尿布”，则只能通过机器学习的方法得到。同样的对于需要特别

xdyhk·2024-01-05 20:42

名门望族系列学习-范仲淹

170.练就以苦为乐的境界-范仲淹一个可以“以苦为乐”的人。把受苦转化成乐趣的人，当很多人觉得生活是苦的时候，我们来看看范仲淹。成语“划粥断齑ji”指的就是范仲淹。以苦为乐的基础来自于一个人强大的精神追求。也是把自身的身体感观享受放一边，寻找到内心里更大的精神满足。如果你觉得现在的生活不快乐，可以尝试调整一下看能否产生新的精神追求，新的追求一变，生活的苦与享受方式即变。171.什么叫志向？什么叫野

lovely橙·2024-01-05 20:39

【Python机器学习系列】建立逻辑回归模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型

数据杂坛·2024-01-05 12:22

【Python机器学习系列】建立支持向量机模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型

数据杂坛·2024-01-05 12:47

[ROS 系列学习教程] Ubuntu 安装 ROS 详细教程（以最后一个ROS1版本Noetic为例）

ROS系列学习教程(总目录)文章目录一、设置Ubuntu的软件和更新二、添加源三、添加密钥四、更新软件包索引五、安装ROS六、设置环境变量七、安装其他工具和依赖关系八、初始化rosdep国内版rosdep1

万俟淋曦·2024-01-05 03:51

ROS 系列学习教程(总目录)

ROSLearning一、ROS概览1.1ROS简介Tobecontinued…1.2ROS安装Ubuntu安装ROS详细教程（以最后一个ROS1版本Noetic为例）1.3ROSHelloWorldROS创建工作空间添加包并编译ROSHelloWorld1.4ROS架构ROS架构：文件系统-计算图二、ROS通讯机制2.1话题通讯（Topic）ROS话题(Topic)通信：通信模型、HelloWo

万俟淋曦·2024-01-05 03:46

机器学习（四） -- 模型评估（2）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）机器学习（三）--特征工程（1-2）机器学习（四）--模型评估（1-4）未完待续……目录系列文章目录前言三、分类模型评估指标1、错误率与精度

₫从心·2024-01-05 02:23

Spring系列学习六、深入Spring AOP——揭开代理的神秘面纱

深入SpringAOP——揭开代理的神秘面纱一、动态代理的实现原理二、CGLIB字节码增强的实现原理三、结语上一章节，我们体验了SpringAOP强大的能力的同时，是不是也想弄明白，它是怎么原理是什么呢？如果自己要做一个类似的框架，应该怎么做呢？带着这样的疑问我们一起来深入学习下。生活中其实也有很多类似的情形，比如名星，一般都会有经纪人，由经纪人负责接洽各种工作，名星只在活动开始时参加即可。这种貌

老D不是传说·2024-01-04 16:09

机器学习（四） -- 模型评估（1）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）机器学习（三）--特征工程（1-2）机器学习（四）--模型评估（1-2）未完待续……目录系列文章目录前言一、模型评估概述1、模型评估定义

₫从心·2024-01-04 09:54

大数据HCIE成神之路之特征工程——特征选择

特征选择1.1特征选择-Filter方法1.1.1实验任务1.1.1.1实验背景1.1.1.2实验目标1.1.1.3实验数据解析1.1.1.4实验思路1.1.2实验操作步骤1.2特征选择-Wrapper方法1.2.1实验任务1.2.1.1实验背景1.2.1.2实验目标1.2.1.3实验数据解析1.2.1.4实验思路1.2.2实验操作步骤1.3特征选择-Embedding方法1.3.1实验任务1.3

邵奈一·2024-01-04 08:57

DataFrameMapper做特征工程

前言在数据挖掘流程中，特征工程是极其重要的环节，我们经常要结合实际数据，对某些类型的数据做特定变换，甚至多次变换，除了一些常见的基本变换（参考我之前写的『数据挖掘比赛通用框架』）外，还有很多非主流的奇技淫巧

Han_Sen·2024-01-04 06:02

如何构建大数据指标分析系统

分析分为实事状态分析和预测分析（特征工程），本文用对事实状态指标分析为例，用多种技术方案构建指标分析系统。

i7杨·2024-01-04 03:37

机器学习-4：机器学习的建模流程

机器学习的建模流程流程为：原始数据-->数据预处理-->特征工程-->建模-->验证。

Doawen·2024-01-04 01:43

阅文集团面试总结

(2)分析问题：排查了数据处理，模型多次检验，猜测应该是特征工程没有做到完善(3)解决问题：自己尝试了多种方法，还是不行，最终通过朋友请教了一位数据分析的大牛，最终问题得到解决。

请问通往幸福之路在哪里·2024-01-03 21:23

深度学习知识点汇总-机器学习基础（3）

监督学习的步骤2.3.1数据（1）数据收集获取数据及其对应标签将数据集划分为训练数据集和验证数据集考虑样本不均衡的问题，并基于此使用交叉验证的方法（2）数据预处理去除错误数据和标签缺失的数据数据增强（3）特征工程传统机器学习方法中对特征进行选择

深度学习模型优化·2024-01-03 20:55

特征工程

三块给你买麻糬_31c3·2024-01-03 20:47

机器学习（三） -- 特征工程（2）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）机器学习（三）--特征工程（1-2）未完待续……目录系列文章目录前言三、特征预处理1.1、无量纲化2、归一化2.2.1、线性归一化

₫从心·2024-01-03 13:54

【ThinkPHP6系列学习-1】下载并部署ThinkPHP6

目录一、下载ThinkPHP6二、目录结构三、部署，配置虚拟域名一、下载ThinkPHP6在指定目录（www目录）下打开cmd，使用composer下载thinkphp6，命令后面的thinkphp6就是下载的目录名，可以随意修改。composercreate-projecttopthink/thinkthinkphp6二、目录结构下载后，查看目录结构，tp6的目录结构和tp5不同，默认是单应用（

下页、再停留·2024-01-03 08:59

Spring系列学习五、Spring框架下的面向切面编程(AOP)

Spring框架下的面向切面编程AOP一、AOP的理念及其在Spring中的实现二、Spring中的AOP的核心概念：三、AOP的应用示例1、引入依赖2、创建通知类3、测试4、调试四、精细化的切入一、AOP的理念及其在Spring中的实现面向切面编程（AOP）跟面向对象编程（OOP）一样，是现代软件工程的精炼理念，但你认为它们有什么区别吗？如果把面向对象编程比喻成一块奶酪，那么面向切面编程就像是奶

老D不是传说·2024-01-02 21:55

零基础入门目标检测系列学习记录（二）：YOLO系列之v5算法详解（一）

本来打算速通一下v1到v8，不过发现到v5的源码是真的多，太菜了，研究了好几天！！目录YOLOv5结构YOLOv5网络结构1.C3模块：2.SPPF模块3.使用siLU激活函数YOLOv5代码解读1.YOLOv5l.yaml配置文件2.yolo.py文件1.parse_model函数2.从配置文件中提取backbone和head，循环列表，创建网络结构3.Detect类4.model类3.trai

杭哈哈·2024-01-02 20:27

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