特征工程系列学习第6页

常用设计模式全面总结版（Java&Kotlin）

这篇文章主要是针对之前博客的下列文章的总结版本：《设计模式系列学习笔记》《Kotlin核心编程》笔记：设计模式【Android知识笔记】FrameWork中的设计模式主要为了在学习了Kotlin之后，将

川峰·2023-12-31 23:20

三. LiDAR和Camera融合的BEV感知算法-BEVFusion

目录前言0.简述1.算法动机&开创性思路2.主体结构2.1相机支路2.2点云支路2.3Fusion3.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·2023-12-31 22:38

【Python机器学习系列】一文带你了解机器学习中的Pipeline管道机制（理论+源码）

引言对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：背景知识1：机器学习中的学习器【Python机器学习系列】一文搞懂机器学习中的转换器和估计器（附案例）背景知识2：机器学习中的管道机制简介：转换器用于数据的预处理和特征工程

数据杂坛·2023-12-31 14:36

【Python特征工程系列】教你利用XGBoost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186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·2023-12-31 14:34

Spring系列学习四、Spring数据访问

Spring数据访问一、Spring中的JDBC模板介绍1、新建SpringBoot应用2、引入依赖：3、配置数据库连接，注入dbcTemplate对象，执行查询：4，测试验证：二、整合MyBatisPlus1，在你的项目中添加MyBatisPlus的依赖：2，配置Mapper扫描路径3，创建Mapper4,在服务类中，使用Mapper进行数据库操作：欢迎回来，亲爱的朋友们！上一章我们介绍了Spr

老D不是传说·2023-12-30 23:23

程序分析 clang系列学习（三）

基于CSA的污点分析污点分析基于CSA的实现操作符集合的定义Sources和PropagatorsSinksFiltersChecker执行过程总结参考文献污点分析污点分析是数据流分析的一个特例（taintanalysisisaspecialcaseofdataflowanalysis.）涉及到的一些概念如下：从xxx到yyy的数据流记为x→yx\rightarrowyx→y，任何引起数据拷贝的操

I still …·2023-12-30 21:49

Python数据挖掘与机器学习实践技术应用

掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法

思考的小猴子·2023-12-30 19:34

【Python百宝箱】《AI之道：自动化机器学习与智能决策的终极指南》

本文深入探讨了多个强大的Python库，涵盖了从自动化模型选择、特征工程到模型解释性的全方位工具，为读者提供了丰富而实用的资源。

friklogff·2023-12-30 15:28

共享单车之租赁需求预估

文章目录第1关：数据探索与可视化第2关：特征工程第3关：租赁需求预估第1关：数据探索与可视化相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：读取数据数据探索与可视化读取数据数据保存在.

柔雾·2023-12-30 09:42

读懂诗歌：Louise Glück 系列学习（五）心理分析教会我思考

露易丝·格丽克的疼痛之诗柳向阳最初读到格丽克，是震惊！仅仅两行，已经让我震惊——震惊于她的疼痛：我要告诉你件事情：每天人都在死亡。而这只是个开头。露易丝·格丽克的诗像锥子扎人。扎在心上。她的诗作大多是关于死、生、爱、性，而死亡居于核心。经常像是宣言或论断，不容置疑。在第一本诗集中，她即宣告：“出生，而非死亡，才是难以承受的损失。”（《棉口蛇之国》）从第一本诗集开始，死亡反复出现，到1990年第五本

Annie灵兮·2023-12-30 08:33

如何使用人工智能算法解决实际业务问题？

特征工程：接下来，需要对数据进行特征提取和转换，以便算法可以更好地理解和处理数据。这一过程也称为特征工程，包括特

ldxxxxll·2023-12-30 01:32

2018-12-28

可优化误差Variance:方差，训练集与测试集的差距处理高avoidablebias:1.增大模型的规模，也就是增加模型复杂度2.调整入模变量处理高variance:1.增加训练集数据2.增加正则项3.特征工程

Louis1994·2023-12-29 20:03

AI训练师常用的ChatGPT通用提示词模板

特征工程：如何进行特征选择和特征工程？超参数调整：如何调整训练过程中的超参数？模型训练：如何进行模型的训练？模型评估：如何评估模型的性能？模型调优：如何优化模型的性能？

BTCKing·2023-12-29 18:26

学习《汉语诗律学》(18):五古的平仄

本文为《汉语诗律学》系列学习笔记。这套书分上下册，我现在已经进入第一册最后一章。之所以断断续续地在更新，一因时间有限，二因有时候书上内容看不懂，需要沉淀一段时间再来反复阅读理解。

秋沼芰荷·2023-12-29 17:37

机器学习三要素与拟合问题

机器学习工作流程总结1.获取数据2.数据基本处理3.特征工程4.机器学习(模型训练)5.模型评估结果达到要求，上线服务，没有达到要求，重新上面步骤我们使用机器学习监督学习分类预测模型的工作流程讲解机器学习系统整套处理过程

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-29 12:19

Spring系列学习三、Spring的基础组件

Spring的基础组件一、什么是Bean及Bean的生命周期二、什么是依赖注入(DI)与控制反转(IOC)三、Spring的作用域与生命周期四、Spring的配置方式(XML与基于注解的配置)五、HelloWorld示例六、结语欢迎回来各位亲爱的小伙伴！我们已经滑过Spring的门槛，现在我们要深入学习Spring框架中的基础组件。抓紧坐稳，让我们开始本次的知识之旅！一、什么是Bean及Bean的

老D不是传说·2023-12-29 05:55

机器学习笔记--图的基本表示和特征工程

斯坦福大学CS224W图机器学习笔记学习参考CS224W公开课：双语字幕斯坦福CS224W《图机器学习》课程(2021)byJureLeskove官方课程主页：官方主页子豪兄精讲：斯坦福CS224W图机器学习、图神经网络、知识图谱同济子豪兄子豪兄公开代码：同济子豪兄CS224W公开课基于图的项目：读论文、搜论文、做笔记、吐槽论文的社区：ReadPaper可以画出来论文之间的应用关系：CONNECT

Runjavago·2023-12-28 15:30

机器学习概述（一）

机器学习概述sklearn.datasets特征工程特征提取特征预处理特征降维sklearn.datasetssklearn.datasets模块用于获取较为经典的数据集。

写进メ诗的结尾。·2023-12-28 11:43

机器学习之特征工程-降维

当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。但不要盲目降维，当你在原数据上跑到了一个比较好的结果，又嫌它太慢的时候才进行降维，不然降了半天白降了。常见的降维方法有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。PCA和LDA有很多的相似点，其本质是要将原始的样本映射到维度更低的

城市中迷途小书童·2023-12-28 10:31

Spring系列学习一、Spring框架的概论

Spring框架的概论一、Spring框架的起源与历史二、Spring框架的核心理念与特点三、Spring与其他框架的对比1、首先介绍下Spring与其平替的EJB的对比：2、接下来介绍下Spring与基于JavaEE原生技术的对比3、Spring与Hibernate的对比4、Spring与Struts的对比四、Spring框架的模块介绍一、Spring框架的起源与历史最早，有个人名叫RodJoh

老D不是传说·2023-12-27 21:18

人工智能学习笔记

文章目录一.机器学习概述人工智能概述人工智能、机器学习和深度学习的关系机器学习工作流程1.定义2.工作流程3.获取到的数据集介绍4.数据基本处理5.特征工程6.机器学习7.模型评估机器学习算法分类模型评估

sober30·2023-12-27 12:41

模型系列：聚类_五个聚类算法比较综述

文章目录介绍1.聚类算法的类型2.设置2.1数据集2.2导入库2.3导入数据2.4一些可视化展示2.5特征工程2.6异常值检测异常值检测模型选择2.7数据伸缩3.确定最佳聚类数3.1肘部法则3.2Silhouette

愤斗的橘子·2023-12-27 11:18

模式识别与机器学习-特征选择和提取

这两个环节直接决定了最终性能的上下限，本部分记录一下特征提取和选择部分（特征工程）特征选择可以表示为：从一个包含n个度量值的集合{x1,x2,…,xn}\{x_1,x_2,\dot

Kilig*·2023-12-27 10:35

灵海之森·2023-12-27 07:16

任务驱动学用融通——“文学阅读与创意表达”学习任务群设计《父爱之舟》

语文学习任务群由相互关联的系列学习任务组成,共同指向学生的核心素养发展。那么，在实际教学中,如何以任务为驱动,在坚持素养导向的同时落实语文要素呢?

湃同学·2023-12-26 23:14

特征工程——特征归一化

在现实生活中，我们需要处理的数据大部分的量纲都是不一样的，如果不做归一化的话就会会出现的问题是，不同量纲的数据在梯度下降过程中下降的速度是不一样的，但是如果数据都是同一量纲下的数据的话，找到最优解的迭代次数会少很多，容易更快找到最优解。所以数据需要归一化在实际应用过程中呢并不是所有的模型都需要归一化，比如需要梯度下架的模型是比较需要线性回归逻辑回归各种神经网络支持向量机但是决策树却不需要，这是因为

乔大叶_803e·2023-12-26 20:13

2020-06-25 One-hot编码

对于某个特定应用来说，如何找到最佳数据表示，这个问题被称为特征工程。

大师_cfab·2023-12-26 10:30

DatawhaleAI夏令营第三期 - 基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战

赛事任务任务描述赛题数据集评价指标解题思路方法1：机器学习方法Baseline1.导入模块1.1特征提取1.2基于TF-IDF提取1.3选择机器学习模型2.数据探索2.1使用pandas读取数据3.数据清洗4.特征工程

xingzhiyao123456·2023-12-26 07:58

机器学习（8）朴素贝叶斯算法（20条新闻分类）

目录一、基础理论二、实战：20条新闻分类1、读取数据2、训练集划分3、特征工程（文本特征提取）4、朴素贝叶斯算法训练5、模型评估方法一：预测值与真实值比对方法二：计算准确率总代码一、基础理论朴素贝叶斯算法

_(*^▽^*)_·2023-12-26 07:27

Python数据科学视频讲解：特征归一化、特征标准化、样本归一化

内容涵盖数据科学应用的全流程，包括数据科学应用和Python的入门，数据清洗与特征工程，以及数据挖掘与建模、数据可视化等。针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原

数据科学作家·2023-12-25 06:42

Python数据科学视频讲解：特征等宽分箱和等频分箱

内容涵盖数据科学应用的全流程，包括数据科学应用和Python的入门，数据清洗与特征工程，以及数据挖掘与建模、数据可视化等。

数据科学作家·2023-12-25 06:42

Python数据科学视频讲解：嵌入法（随机森林、提升法、Logistic等）

内容涵盖数据科学应用的全流程，包括数据科学应用和Python的入门，数据清洗与特征工程，以及数据挖掘与建模、数据可视化等。针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Pytho

数据科学作家·2023-12-25 06:11

Python数据科学视频讲解：特征决策树分箱

内容涵盖数据科学应用的全流程，包括数据科学应用和Python的入门，数据清洗与特征工程，以及数据挖掘与建模、数据可视化等。

数据科学作家·2023-12-25 06:09

四. 基于环视Camera的BEV感知算法-PETR

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5.PETRv2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·2023-12-25 03:59

四. 基于环视Camera的BEV感知算法-BEVDepth

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·2023-12-25 03:28

python机器学习（三）——机器学习学习方法

python机器学习所写，详情点击链接，可观看相关视频往期链接python机器学习（一）——机器学习的含义以及数据集的构成python机器学习（二）——机器学习算法分类正文1.机器学习开发流程获取数据数据处理特征工程机器学习算法进行训练

十八子是李·2023-12-25 02:06

精通推荐算法1：为什么需要推荐系统（系列文章，建议收藏）

谢杨易·2023-12-24 22:18

精通推荐算法2：推荐系统分类（面试必备）

谢杨易·2023-12-24 22:43

【Python特征工程系列】利用梯度提升（GradientBoosting）模型分析特征重要性（源码）

特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征，从而带来以下几个优势:改进的模型性能减少过度拟合更快的训练和推理增强的可解释性前期相关回顾：【Python特征工程系列】8步教你用决策树模型分

数据杂坛·2023-12-24 21:11

【Python机器学习系列】建立决策树模型预测心脏疾病（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】利用随机森林模型分析特征重要性（源码）【Pytho

数据杂坛·2023-12-24 20:41

【Python机器学习系列】一文搞懂机器学习中的转换器和估计器（附案例）

转换器通常用于数据的特征工程，包括特征缩放

数据杂坛·2023-12-24 20:38

使用R语言进行数据处理，数据分析，特征工程的基础以及代码实现（以房价预测数据集为例）

主要内容：一、对数据缺失值进行处理在R语言中，处理数据缺失值是数据预处理的一个重要步骤，通常采用以下方法：识别缺失值：在R中，缺失值通常用NA表示。你可以使用函数is.na()或complete.cases()来检测缺失值。删除缺失值：如果缺失值很少，你可以选择删除包含缺失值的行或列。#检查整个数据框中的缺失值is.na(your_data_frame)#通过列查看缺失值colSums(is.na

筱筱西雨·2023-12-24 07:37

机器学习建模高级用法！构建企业级AI建模流水线

我爱田Hebe·2023-12-23 23:23

谢杨易·2023-12-23 11:28

从零开始搭建WEB自动化框架03 —— 元素类

捞月丶·2023-12-23 06:47

特征工程-类别特征处理方法汇总

类别特征处理方法汇总低基数类别LabelEncoderOnehotEncoder高基数类别统计特征目标编码CatboostEncoder低基数类别类别数在10以内的，独热编码类别数最好不超过5LabelEncoder在这里插入代码片OnehotEncoder高基数类别类别数大于10的特征列统计特征defaggregate_statistic_feature(df,group,target):tem

大佬喝可乐·2023-12-21 18:47

【特征工程-时许(时间)特征处理方法汇总】

机器学习时间特征处理方法汇总时间特征基本处理基本处理基础上二次处理差分、滞后、滑窗、指数加权参考文献：https://zhuanlan.zhihu.com/p/466773545时间特征基本处理#时间特征的基本转换classHandleDateFeature:def__init__(self,df,col):self.df=dfself.col=coldefdatetime_transfrom(s

大佬喝可乐·2023-12-21 18:17

2023大数据应用开发赛题02套

完全分布式安装配置子任务二：Flume安装配置子任务三：FlinkonYarn安装配置任务B：离线数据处理（25分）子任务一：数据抽取子任务二：数据清洗子任务三：指标计算任务C：数据挖掘（10分）子任务一：特征工程子任务二

长风有续X·2023-12-21 17:54

2023大数据应用开发赛题03套

：HadoopHA安装配置子任务二：Hive安装配置子任务三：Kafka安装配置任务B：离线数据处理（25分）子任务一：数据抽取子任务二：数据清洗子任务三：指标计算任务C：数据挖掘（10分）子任务一：特征工程子任务二

长风有续X·2023-12-21 17:52

深度学习速成版01---神经网络

深度学习与机器学习的区别机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的，而且需要大量领域专业知识深度学习通常由多个层组成，它们通常将更简单的模型组合在一起，通过将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。

__Miracle__·2023-12-21 09:54

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