特征工程系列学习第6页

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

1、ffmpeg系列学习——基础知识

1、FFmpeg简介FFmpeg是一款开源的跨平台音视频处理工具，可以完成音视频的采集、转码、过滤、解码、编码、封装等任务。它由C语言编写而成，支持多种音视频格式，包括但不限于MP4、AVI、MOV、FLV、MP3、AAC等等。FFmpeg可以运行在各种主流操作系统上，如Windows、MacOS、Linux等。FFmpeg在视频领域拥有很高的知名度，很多开源软件（如VLC、HandBrake）都

ayou_llf·2024-01-02 08:52

机器学习预处理：特征工程

什么是特征工程特征是⽤于描述数据中的各种属性、变量或维度的信息，它们是模型⽤来做出预测或分类的输⼊。特征⼯程是使⽤专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作⽤的过程。

April123abc·2024-01-02 06:19

【LLM+RS】LLM在推荐系统的实践应用（华为诺亚）

山顶夕景·2024-01-02 04:44

搜广推之特征工程：基本原理和前沿研究（2023）

前言本文主要结合以往工作经验和前沿论文（截止2023年9月），来分析工业界和学术界中特征工程相关研究点，以及对未来发展的思考。

Ben_Fu·2024-01-02 02:32

CTR的一些基本概念

1.1点击率预估过程1.1.1特征工程（1）特征筛选：特征选择就是选择那些靠谱的Feature，去掉冗余的Feature，对于搜索广告Query和广告的匹配程度很关键；对于展示广告，广告本身的历

三块给你买麻糬_31c3·2024-01-02 00:18

机器学习前的数据清洗（异常值检验，标准化处理，哑变量处理）

机器学习简介机器学习模型训练前，需要把原始数据进行预处理，并建立合适的特征工程。

开始King·2024-01-01 23:37

关于深度学习下的神经网络总结

然后，针对这些疑问，开始学习台湾老师李宏毅的视频、吴恩达的视频或者国内知名学者的一些视频，接着寻找一系列学习资源，最后，开始怀疑自己，到底在学习什么。以上出现的情景，正是本人遇到的。

Algorithm_Engineer_·2024-01-01 18:47

图神经网络--GNN从入门到精通

图神经网络--GNN从入门到精通一、图的基本表示和特征工程1.1什么是图1.2图的基本表示1.3图的性质--度（degree)1.4连通图，连通分量1.5有向图连通性1.6图直径1.7度中心性1.7特征中心性

小白学习记录·2024-01-01 17:26

【Python特征工程系列】教你利用AdaBoost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187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·2024-01-01 12:31

机器学习基础--各种学习方式（5）--自动特征工程

自动特征工程自动工程的三个方向，隐式特征组合（如NN，FM），半显式特征组合（如GBDT）与显式特征组合（显式特征叉乘）。

whitenightwu·2024-01-01 08:22

百面机器学习 -- No.2 特征工程 -- 训练数据不足的情况下会带来什么问题，如何缓解？

训练数据不足的情况下会带来什么问题，如何缓解？数据不足会带来什么问题如何解决？数据不足会带来什么问题机器学习任务的问题，可以简单的理解成寻找最佳的拟合函数和最佳的泛化函数，拟合函数是用来学习历史信息的，泛化函数是用来外推其他数据的（即，预测未来）。但是这两者并不是可以兼得的，我们前期通过先验知识来学习函数，后期通过后验知识来预测标签。在机器学习中，绝大部分模型都需要大量的数据进行训练和学习（包括有

小王做笔记·2024-01-01 08:20

机器学习（三） -- 特征工程（更新中）

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）未完待续……目录系列文章目录前言tips：这里只是总结，不是教程哈。“***”开头的是给好奇心重的宝宝看的，其实不太重要可以跳过。此处以下所有内容均为暂定，因为我还没找到一个好的，让小白（我自己）也能容易理解（更系统、嗯应该是宏观）的讲解顺序与方式。第一文主要简述了一下机器学习大致有哪些东西（当然远远不止这些），对大体框架有了

₫从心·2024-01-01 08:19

数据特征工程 | 特征筛选（过滤法）—— ANOVA

特征筛选的重要性：在机器学习和数据科学领域，特征筛选是优化模型性能和提高计算效率的关键步骤。当数据集包含大量特征时，不仅增加了计算成本，还可能引入噪声和冗余信息，影响模型的泛化能力。因此，通过特征筛选，让我们能够从原始特征集中挑选出最具信息量的特征，提高模型的预测准确性和可解释性特征筛选的方法：特征筛选方法可以分为三大类：过滤法（Filter）、包装法（Wrapper）、嵌入法（Embedded）

算法如诗·2024-01-01 03:50

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

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