特征工程系列学习

python机器学习

文章目录机器学习1.sklearn库1.1使用sklearn库提供的数据集1.2数据集的划分1.3特征工程1.3.1特征抽取1.3.1.1字典特征提取：类别->one-hot编码1.3.1.2文本特征抽取
FF_y·2023-12-05 20:52

ORers‘ Bling Chat | 【高光聊天记录集锦-01】：运小筹读者群里那些热烈的讨论

关于置信水平如何取值的问题2.关于各类solver的讨论3.关于最小冲突集、冲突集的讨论4.关于MP论文的讨论5.关于gurobi的log（1）5.关于gurobi的log（2）6.关于双层规划的讨论7.关于特征工程方面的讨论
刘兴禄·2023-12-04 23:14

Xposed 企业微信 Hook 微信

原创2020-12-2###最重要事情【免责声明】：此系列文章主要关于xposed的相关学习，以下所提及到的所有方式皆为学习，如有他人使用本系列学习文章中所提及的知识点用于其他非法用途，本人不承担由此造成的任何后果
qq907421625·2023-12-04 23:41

KNN 最邻近

介绍既可以做回归也可以做分类k邻近的3要素（1）选择合适的K（一般选奇数）：通过交叉验证来选（2）距离选择：欧式距离、曼哈顿距离、余弦值、相关度（3）决策规则：投票、均值算法流程（1）把一个物体表示成向量：特征工程
李静数据分析·2023-12-04 03:49

推荐系统大规模特征工程与FEDB的Spark基于LLVM优化

今天给大家分享第四范式在推荐系统大规模特征工程与Spark基于LLVM优化方面的实践，主要包括以下四个主题。
第四范式开发者社区·2023-12-03 18:06

基于hadoop的商品推荐系统_推荐系统大规模特征工程与FEDB的Spark基于LLVM优化

今天给大家分享第四范式在推荐系统大规模特征工程与Spark基于LLVM优化方面的实践，主要包括以下四个主题。
weixin_39541212·2023-12-03 18:05

6.Python数据分析项目之音乐推荐系统

可以用直接查看方式isnull、图像查看方式查看缺失值missingno）、查看数值类型特征与非数值类型特征、一次性绘制所有特征的分布图像预处理缺失值处理（填充）拆分数据（获取有需要的值）、统一数据格式、特征工程
想成为数据分析师的开发工程师·2023-12-03 13:56

算法工程师面试八股（搜广推方向）

偏差与方差LayerNormalization和BatchNormalizationSVM数据不均衡特征选择排序模型树模型进行特征工程的原因GBDTLR和GBDTRF和GBDTXGBoost二阶泰勒展开优势为什么快防止过拟合处理缺失值树停止生长条件处理不平衡数据树剪枝选择最佳分裂点
贪钱算法还我头发·2023-12-03 03:29

【古月居《ros入门21讲》学习笔记】09_订阅者Subscriber的编程实现

目录说明：1.话题模型图示说明2.实现过程（C++）创建订阅者代码（C++）配置发布者代码编译规则编译并运行编译运行3.实现过程（Python）创建订阅者代码（Python）运行效果说明：1.本系列学习笔记基于
日有所得·2023-12-03 00:02

TTiki-Taka: Attacking and Defending Deep Learning-based Intrusion Detection Systems 论文分析

AttackingandDefendingDeepLearning-basedIntrusionDetectionSystems论文分析摘要神经网络在网络入侵检测系统(NIDS)的发展中越来越重要，因为它们具有实现高检测精度的潜力，同时需要有限的特征工程
Gu Hui·2023-12-02 05:43

一文讲透Python机器学习特征工程中的特征标准化

在Python中，可通过scikit-learn模块中的StandardScaler()函数实现对特征的标准化处理。StandardScaler()函数处理的数据对象同样是每一列，也就是每一维特征。StandardScaler()函数通过去除平均值和缩放到单位方差来标准化特征，将样本特征值转换为标准正态分布，因此该方法也被称为Z-score方法，也是默认的数据标准化处理方法。该方法和整体样本的分布
数据科学作家·2023-12-02 02:43

“合规践行”——2018农行武汉何家垅支行合规文化建设工作总结

更好的完成合规文化的建设，进一步体现我行“审慎合规、优化结构、提质增效、严控风险”的工作思路，并切实管控好各类风险，为促进金融市场业务规范有序开展创造有利条件，何家垅支行组织网点全员开展了以“合规经营，稳健发展”为主题的系列学习活动
改个名字藏起来·2023-12-02 01:12

【仓库】一文看懂特征工程在金融风控中的应用

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1592286435017247094&wfr=spider&for=pc
麒麟楚庄王·2023-12-01 20:27

【古月居《ros入门21讲》学习笔记】12_服务端Server的编程实现

目录说明：1.服务模型说明2.实现过程（C++）创建服务器代码（C++）配置服务器代码编译规则编译运行3.实现过程（Python）创建服务器代码（Python）运行效果说明：1.本系列学习笔记基于B站：
日有所得·2023-12-01 09:12

【古月居《ros入门21讲》学习笔记】18_常用可视化工具的使用

rqt_plot图像渲染工具：rqt_image_view综合工具：rqt2.三维可视化工具：RvizRviz启动使用示例3.仿真平台：GazeboGazebo启动模型环境查看选择模型环境打开说明：1.本系列学习笔记基于
日有所得·2023-12-01 04:36

【古月居《ros入门21讲》学习笔记】11_客户端Client的编程实现

目录说明：1.服务模型2.实现过程（C++）创建功能包创建客户端代码（C++）配置客户端代码编译规则编译运行3.实现过程（Python）创建客户端代码（Python）运行效果说明：1.本系列学习笔记基于
日有所得·2023-12-01 04:04

【gRPC系列学习】反射Reflection

在我们之前的章节中，都是优先生成pb文件，再编译客户端服务。如果开始客户端并不知道proto文件，则无法完成服务调用。gRPC反射是在服务端定义一个服务，提供该服务端上课公开访问的所有gRPC服务信息，客户端不需要预编译服务定义就能与服务端进行通信。本系列gRPC学习大纲：1.服务端支持反射1）复制learn01到learn182）服务端调用reflection.Register支持反射功能//创
明神特烦恼·2023-11-30 14:46

一. BEV感知算法介绍

BEV感知方法分类4.1纯点云方案4.2纯视觉方案4.3多模态方案5.BEV感知算法的优劣6.BEV感知算法的应用介绍7.课程框架介绍与配置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
爱听歌的周童鞋·2023-11-30 07:02

【古月居《ros入门21讲》学习笔记】08_发布者Publisher的编程实现

创建功能包创建发布者代码（C++）配置发布者代码编译规则编译并运行编译运行3.实现过程（Python）创建发布者代码（Python版本）运行velocity_publisher.py文件运行效果说明：1.本系列学习笔记基于
日有所得·2023-11-29 20:34

【古月居《ros入门21讲》学习笔记】14_参数的使用与编程方法

++）创建功能包参数命令行的使用YAML参数文件rosparam命令使用示例编程方法（C++）配置代码编译规则编译并运行编译运行3.实现过程（Python）编程方法（Python）运行效果说明：1.本系列学习笔记基于
日有所得·2023-11-29 20:34

【古月居《ros入门21讲》学习笔记】16_tf坐标系广播与监听的编程实现

+）创建tf监听器代码（C++）配置tf监听器与广播器代码编译规则编译并运行编译运行2.实现过程（Python）创建tf广播器代码（Python）创建tf监听器代码（Python）运行效果说明：1.本系列学习笔记基于
日有所得·2023-11-29 20:34

【古月居《ros入门21讲》学习笔记】15_ROS中的坐标系管理系统

tf坐标变换如何实现2.小海龟跟随实验安装ros-melodic-turtle-tf实验命令运行效果说明：1.本系列学习笔记基于B站：古月居《ROS入门21讲》课程，且使用的Ubuntu与ROS系统版本与课程完全一致
日有所得·2023-11-29 20:02

工作室读书分享——《语文课程标准》（六）

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，具有情境性，实践性，综合性。
水墨青花_7e78·2023-11-29 05:29

机器学习之决策树及随机森林

特征工程：提取、选择
贾斯汀玛尔斯·2023-11-28 22:25

一维卷积网络用于HAR（hunman activity recognition）

而难点在于，这种特征工程需要在该领域拥有深厚的专
阿委困的不能行·2023-11-28 21:28

阿里云安全恶意程序检测（速通三）

阿里云安全恶意程序检测特征工程进阶与方案优化pivot特征构建pivot特征pivot特征构建时间pivot特征构建细节特点业务理解和结果分析结合模型理解业务多分类问题预测结果分析特征工程进阶基于LightGBM
盖盖的博客·2023-11-27 19:40

苍穹外卖项目解读(五 完结) POI Easyexcel excel操作

前言HM新出springboot入门项目《苍穹外卖》，笔者打算写一个系列学习笔记，“苍穹外卖项目解读”，内容主要从HM课程，自己实践，以及踩坑填坑出发，以技术，经验为主，记录学习，也希望能给在学想学的小伙伴一个参考
BiuPsYao·2023-11-27 07:19

Jenkins持续交付实战（一）

App源码打包、发布、自动测试全流程持续交付系列课程目标：应用自动化部署测试工程师的常见需求自动化部署技术最好自己掌握，即便研发、运维已经会了语言多、架构多、部署打包工具都不一样，我们怎么应对持续交付系列学习过程应用部署的过程运行环境的搭建代码细节可以循序渐进
InsaneLoafer·2023-11-26 22:31

金融工程系列学习:金融工程概述

上一篇文章中我们留下了这一个问题:我们生活中,经常收到银行,保险公司等机构给我们推销理财产品,比如我最近刚刚收到的一条,我行最近刚刚推出一款理财180天固定收益产品,利息4.5%,有没有兴趣,我们现在收到的收益大多都是固定的,这家4.5%,哪家4.6等等,这些都是与银行的利率所挂钩的,这些收益可能对一些老年人有些兴趣,但是对大多少年轻人没啥吸引力,4%左右的收益率,不死不活的,那我们年轻人最喜欢什
云时之间·2023-11-26 17:38

2023年全国职业院校技能大赛-赛题第01套-GZ033 大数据应用开发

完全分布式安装配置子任务二：SparkonYarn安装配置子任务三：HBase分布式安装配置任务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
你可知这世上再难遇我·2023-11-26 13:48

机器学习基础知识，numpy学习，分类和回归初识

内容机器学习基本知识特征工程特征工程内容监督学习一般使用标称型和数值型两种目标变量知识表示聚类密度估计思路numpy的使用array对象array对象的属性创建array的方法代码演示array本身支持的操作
crocodilian2·2023-11-26 12:09

【C++干货铺】适配器 | stack | queue

=========================================================================个人主页点击直达：小白不是程序媛C++系列学习专栏：C+
小白不是程序媛·2023-11-26 08:11

3d在线展示线上VR全景展示系统

商迪3D打造的VR全景展示系统采用3D大数据可视化挖掘、分析以及特征工程等技术，对业务背景进行调研和3D可视化场景的规划，对结构化和非结构化数据进行全量分析，完成信息化系统的3D全景展示，VR全景展示系统实质性的提升信息化系统的洞察力和应急分析处理能力
商迪3D·2023-11-25 23:56

轻松入门自然语言处理系列 专题9 基于特征工程+CRF的实体识别

文章目录前言一、使用CRF进行实体识别1.数据标注基础2.实体识别方案和原理3.CRF实体识别简单应用二、CRF算法剖析总结前言CRF（ConditionalRandomFields）是一种基于统计学习的序列标注模型，适用于自然语言处理任务中的序列标注问题，如词性标注、命名实体识别、句法分析等。其中，命名实体识别就是一种实体识别任务，它的目的是从一段文本中识别出包含人名、地名、组织机构名等实体信息
cutercorley·2023-11-25 20:58

轻松入门自然语言处理系列 项目3 基于Linear-CRF的医疗实体识别

文章目录前言一、项目概况1.项目描述2.数据描述3.项目框架二、核心技术1.实体识别数据标注2.文本特征工程3.CRF模型4.BiLSTM-CRF模型三、项目实施1.读取数据2.数据标注3.文本特征工程
cutercorley·2023-11-25 20:57

【转】【重要】推荐系统之数据与特征工程

原文链接：推荐系统之数据与特征工程原文作者丨gongyouliu来自大数据与人工智能推荐系统是机器学习的一个子领域，并且是一个偏工程化、在工业界有极大商业价值的方向。
Just Jump·2023-11-25 14:05

特征工程（1）特征工程的简介

特征工程入门与实践笔记特征工程是什么将数据转换为能更好的表示潜在问题的特征，从而提高机器学习性能特征工程内容转换数据的过程特征工程适用于任何阶段的数据，通常将数据处理成表格形式，数据组织成行（观察值）列
Campbell001·2023-11-25 14:34

推荐系统特征工程的万字理论

作者丨gongyouliu编辑丨lily这是作者的第25篇文章，约2.2w字，阅读需120分钟推荐系统是机器学习的一个子领域，并且是一个偏工程化、在工业界有极大商业价值的方向。大量应用于提供toC类产品的互联网企业服务中，通过推荐系统为用户提供精准的个性化服务。推荐系统通过推荐算法来为用户生成个性化推荐结果，而推荐算法依赖数据输入来构建算法模型。本篇文章我们来讲解推荐系统所依赖的数据，怎么处理这些
Pysamlam·2023-11-25 14:34

语文学习新动向

语文学习任务群由相互关联的系列学习任务组成。系列学习任务共同指向学生的核心素养发展，这是一个目标，具有情境性、实践性、综合性三个特性，情境性指学习者的角色担当，实践性指参与，综合性指不是单一的活动。
会宁248南有亮·2023-11-25 02:26

机器学习——1.Sklearn：特征工程

目录scikit-learn数据集API介绍sklearn小数据集sklearn大数据集sklearn数据集的使用数据集的划分特征工程特征抽取/特征提取特征提取API字典特征提取文本特征提取中文文本特征值抽取停用词中文文本特征值抽取分词处理文本特征抽取
买奶茶的小孩·2023-11-24 05:52

成为AI产品经理——模型构建流程（下）

目录1.模型训练2.模型验证3.模型融合4.模型部署上节课我们讲了模型设计、特征工程，这节课我们来讲模型构建剩下的三个部分：模型训练、模型验证和模型融合。
爱学习的时小糖·2023-11-24 02:07

成为AI产品经理——模型构建过程(上)

目录一、背景1.对内2.对外二、模型构建过程1.模型设计2.特征工程①数据清洗②特征提取数值型数据标签/描述类数据特征非结构化数据（处理文本特征）网络关系型数据③特征选择④训练集/测试集一、背景虽然产品经理不需要参与到模型构建工作中
爱学习的时小糖·2023-11-24 02:37

天猫用户重复购买预测——特征工程

天猫用户重复购买预测——特征工程1.特征工程1.1概念1.2特征归一化1.3类别型特征转换1.4高维组合特征的处理1.5组合特征1.6文本表示模型2.赛题特征工程思路3.特征工程构造3.1工具包导入3.2
Rocket,Qian·2023-11-24 01:45

Course1-Week2-多输入变量的回归问题

-多输入变量的回归问题1.向量化和多元线性回归1.1多维特征1.2向量化1.3用于多元线性回归的梯度下降法2.使梯度下降法更快收敛的技巧2.1特征缩放2.2判断梯度下降是否收敛2.3如何设置学习率3.特征工程
虎慕·2023-11-23 19:39

【gRPC系列学习】gRPC安全认证-TLS认证

TLS认证是gRPC比较常见的方式，利用PKI体系，生成客户端证书、服务端证书、以及CA证书，在交互期间进行身份验证，经秘钥协商后，以对称秘钥进行加密通信，保证数据隐私。Basic、Jwt都是要自实现，TLS是官方支持，操作简单。本系列gRPC学习大纲：1.TLS原理双向认证简单来讲：服务端验证客户端证书、客户端验证服务端证书，互相验证对方身份后，协商对称秘钥通信，这个过程被称之为：握手协议。2.
明神特烦恼·2023-11-23 16:18

今天感悟

没有好的数据清洗，整合以及特征工程能力，再牛的模型他也出不来。图片发自App所以大家还是一步一个脚印吧。慢慢来，或许比较快！
Fred吴·2023-11-23 14:40

Spring系列学习之Spring IOC

SpringIOCSpringIOC的简单了解、使用。目录SpringIOC一、SpringIOC是什么？二、实现SpringIOC的三种方式三、使用步骤1.使用XML实现SpringIOC1.1配置applicationContext.xml文件1.2配置程序入口Application类1.3使用XML实现IOC创建对象的三种方式1.4向IOC注入集合对象2.使用注解方式实现IOC2.1四种组件
yygs！·2023-11-23 13:42

并发编程系列学习笔记03（共享模型之管程）

共享模型之管程回顾故事：老王有一把算盘，租给其他人用使用；怎么样能租给更多人，得到更多的租金，而不能出现问题；共享模型代理的问题不同线程同时对同一共享变量进行操作，最终将导致结果出现无法预测根本原因为Java内存模型分主内存和工作内存加上线程在执行过程中可能出现上下文切换具体案例：两个不同线程对一个int共享变量同时做++与--；i++对应了JVM字节码如下：getstatici//获取静态变量i
法号轻尘·2023-11-23 10:18

机器学习常规操作流程（代码解读）

目录1.特征工程1.1常用方法1.2这些方法有没有考虑特征间的相关度模型精度低1.特征工程解读下面的代码scaler=StandardScaler()X_scaled=scaler.fit_transform
赵孝正·2023-11-23 00:39

特征工程完整指南 - 第一部分

苏米特·班迪帕迪亚一、说明特征工程是利用领域知识从原始数据中提取特征的过程。这些功能可用于提高机器学习算法的性能。本篇叙述在特征选择过程的若干数据处理。
无水先生·2023-11-22 11:42
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