特征工程系列学习第8页

更加优雅的因子挖掘技术之自动化特征工程

图片一、为什么要自动化特征工程对机器学习有一些了解的小伙伴一定听过“GarbageinGarbageout”，也就是说模型的表现很大程度上依赖于喂给算法的数据质量。

Joe量化·2023-11-22 05:03

西门子博途系列学习笔记SCL(一）

西门子博途山羊原创学习笔记之SCL（一）——Modbusrtu/tcp提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录**西门子博途山羊原创学习笔记之SCL（一）——Modbusrtu/tcp**前言一、工业4.0什么时候可以实现？前言随着工业4.0概念的提出与不断临近，中国智造2025的脚步越来越近，可是作为自动化专业的我来说，身边没有任何工业4.0的影子，加之疫情影响，

hbin415·2023-11-22 02:43

【机器学习】特征工程：特征选择、数据降维、PCA

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的特征选择和数据降维。内容有：（1）过滤选择；（2）数据降维PCA；（3）sklearn实现那我们开始吧。一个数据集中可能会有以下问题：（1）冗余：部分特征的相关度高，由于A与B之间有某种计算公式使它们相关联，A特征的变化会导致B特征的变化，容易消耗计算性能，只需要存在一个特征就可以了。（2）噪声：部分特征对预测结果有负影响，需要剔除一些与预测

TwcatL_tree·2023-11-22 01:40

读懂诗歌：Louise Glück 系列学习（二）

TheManyBeginningsofLouiseGlück路易丝·格吕克（LouiseGlück）的诗歌最引人注目的特质之一，就是它一次又一次地回到事物的起点，如故事，神话，一天，婚姻，童年。关于“我们如何重新开始的问题”从《Firstborn》（1968年）到她最近的作品集《FaithfulandVirtuousNight》（2014年），贯穿美国诗人的整个作品。当她的早期诗歌从人物的角度来看

Annie灵兮·2023-11-21 11:03

机器学习算法（4）—— 决策树算法

决策树算法1决策树介绍2信息熵3决策树划分依据3.1信息增益3.2信息增益率3.3基尼指数3.4小结4.cart剪枝4.1为何要cart剪枝4.2常用的剪枝方法5.特征工程—特征提取5.1字典特征提取5.2

夏木夕·2023-11-20 16:00

python中的NumPy和Pandas往往都是同时使用，NumPy和Pandas的在数据分析中的联合使用

numpy的介绍与用法二、pandas的介绍与用法三、numpy与pandas的联合使用说明四、numpy与pandas的联合使用程序代码4.1读取CSV文件并进行数据清洗，如去除NaN值4.2矩阵操作和特征工程

小桥流水---人工智能·2023-11-20 15:18

深度学习入门（第一天）——深度学习必备知识点

一、深度学习要解决的问题人工智能、机器学习、深度学习的区别于联系机器学习的流程：数据提取特征工程建立模型评估与应用特征工程可以说是建模过程中，最重要的部分。

学术菜鸟小晨·2023-11-20 09:30

JVM系列学习之——二、内存结构

二、内存结构0、整体架构1、程序计数器1.1作用用于保存JVM中下一条所要执行的指令的地址1.2特点线程私有CPU会为每个线程分配时间片，当当前线程的时间片使用完以后，CPU就会去执行另一个线程中的代码程序计数器是每个线程所私有的，当另一个线程的时间片用完，又返回来执行当前线程的代码时，通过程序计数器可以知道应该执行哪一句指令不会存在内存溢出2、虚拟机栈2.1定义每个线程运行需要的内存空间，称为虚

MOWmsc·2023-11-20 00:57

FATE - 特征工程综述

HeteroFeatureBinning======================Featurebinningordatabinningisadatapre-processingtechnique.Itcanbeusetoreducetheeffectsofminorobservationerrors,calculateinformationvaluesandsoon.Currently,wep

DigitalForensic·2023-11-19 12:16

贷款违约预测-Task3 特征工程

Task3特征工程此部分为零基础入门金融风控的Task3特征工程部分，带你来了解各种特征工程以及分析方法，欢迎大家后续多多交流。

致Great·2023-11-19 05:40

2、ffmpeg系列学习——FFmpeg命令行工具

FFmpeg命令行语法FFmpeg命令行语法是指使用FFmpeg进行媒体处理时所使用的命令格式和语法规则。在使用FFmpeg时，需要按照一定的语法格式来输入命令，以指定媒体处理的具体操作。下面是一些常用的FFmpeg命令行语法：输入文件格式指定要处理的媒体文件的格式和路径，例如：ffmpeg-iinput.mp4输出文件格式指定输出媒体文件的格式和路径，例如：ffmpeg-iinput.mp4ou

ayou_llf·2023-11-18 18:39

【Datawhale Ai 夏令营】用户新增预测挑战赛：分类器比较和特征工程

系列文章目录【DatawhaleAi夏令营】用户新增预测挑战赛baseline文章目录系列文章目录[【DatawhaleAi夏令营】用户新增预测挑战赛baseline](https://blog.csdn.net/weixin_44471994/article/details/132368562)前言一、模型选择1.SGDClassifier2.DecisionTreeClassifier3.Mu

Turing_well·2023-11-17 03:14

Datawhale AI夏令营 - NLP实践：基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛——基础篇

A：在许多机器学习问题中，特征工程的重要性不容忽视。如果特征工程能够充分捕捉数据的关键特征，那么机器学习算法也能够表现良好。

学软件的小铃铛·2023-11-17 03:44

机器学习算法实战实战案例代码详解

文章目录1.问题建模数据预处理结果分析数据探索特征工程特征选择模型融合1.问题建模导入库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder

Unicornlyy·2023-11-17 03:13

用户画像与用户分层

用户画像，不论Persona还是Profile，都是特征工程的典型应用，即通过数据分析和挖掘从用户的各类数据中提取共性特点的过程。用户画像分为两类：静态属性画像和动态兴趣画像。

rubyw·2023-11-17 02:31

图神经网络--图嵌入表示学习

图嵌入表示学习图神经网络图嵌入表示学习一、图嵌入简介二、基本框架（编码器+解码器）2.1编码器2.2解码器三、基于随机游走的方法3.1随机游走的概念3.2随机游走的步骤四、Node2Vec五、矩阵分解一、图嵌入简介传统机器学习（特征工程

无盐薯片·2023-11-16 18:57

企业微信机器人

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

Androidcc·2023-11-16 00:21

Opengl ES系列学习--光照基础

本节我们来学习一下光照基础的知识，理解了原作者的讲解，我们就应该能提炼出本节的重点就是冯氏光照模型。之前我们已经说过了，后面的效果实现都是把前人总结好的原理计算出来。冯氏光照模型介绍如下：上面的四张效果图看着就非常明显了，第一张是环境光，第二张是漫反射，第三张是镜面反射，第四张是所有效果的综合，也就是我们眼睛看到的效果。颜色的处理是在片段着色器中，分别把三部分反射因子相加，然后乘以物体本身的颜色就

红-旺永福·2023-11-15 06:22

机器学习——特征工程

机器学习面试题汇总与解析——特征工程本章讲解知识点什么是特征工程数据预处理特征缩放特征编码特征选择特征提取本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。

华为云计算搬砖工·2023-11-14 18:08

Kaggle-Tricks自用总结

基础特征：【kaggle】特征工程trick-CSDN博客训练策略梯度：gradient_clip_val-CSDN博客数据增强：CutMix&Mixup详解与代码实战_cutmix代码_华为云开发者联盟的博客

思考实践·2023-11-14 09:21

计算机网络原理系列学习笔记（二）——应用层

前言网课学习的视频来源：b站《自考04741计算机网络原理》本章知识结构计算机网络应用体系结构网络应用通信基本原理域名系统万维网应用Internet电子邮件FTPP2P应用计算机网络应用体系结构三种类型：客户/服务器(C/S）结构：最主要的特征是通信只在客户与服务器之间进行，客户与客户不进行直接通信。P2P(PeertoPeer)结构：每个对等端都同时具备C/S应用的客户与服务器的特征，是一个服务

爱喝粥的Young同学·2023-11-13 17:29

FFmpeg简介1

适逢FFmpeg6.1发布，准备深入学习下FFmpeg，将会写下系列学习记录。在此列出主要学习资料，后续再不列，感谢这些大神的探路和分享，特别是雷神，致敬！

huntenganw·2023-11-13 03:29

因子分解机 FM

因子分解机FM模型的核心作用可以概括为三个与其他模型对比FFM（场感知分解机,Field-awareFactorizationMachine）背景DeepFMFM/FFM与其它模型对比背景在人工方式的特征工程

浮汐·2023-11-12 16:03

LR、Poly2、FM、FFM

1.LRLR的linearMargin：假设特征之间是相互独立的，忽略了featurepair等高阶信息；在LR中，特征组合等高阶信息是通过特征工程在特征侧引入的，那么有哪些模型不需要通过特征工程自动学习高阶信息呢

dili8870·2023-11-12 16:12

FreeRtos 操作系统 STM32 CubeMx系列学习笔记

1前言本系列学习笔记是对“韦东山FreeRtos学习系列教程”和B站up主“愿意做我的战士吗”的FreeRtos操作系统教程的总结，读者若想对FreeRtos有更加深刻的了解可以移步这两位的专栏就行学习

Joseph Wen·2023-11-12 10:02

python特征工程插件_Python数据科学：全栈技术详解5-特征工程（上）

配套学习教程：数据科学实战：Python篇https://edu.hellobi.com/course/270前文传送门：本章从商业数据分析和挖掘的角度详细地介绍了特征工程及其使用的响应方法：数据预处理

weixin_39908616·2023-11-11 21:22

Open3d学习计划—高级篇 8（网格变形）

本系列学习计划有Blue同学作为发起人，主要以Open3D官方网站的教程为主进行翻译与实践的学习计划。

点云PCL公众号博客·2023-11-11 19:01

特征工程使用卡方检测的作用

卡方检验主要可以用于处理计数数据的拟合问题。具体说，它可以检验单变量多项分类上的实计数和理论次数分布之间的差异显著性。它是卡方检验中的一个主要测试指标，卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法，它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率(构成比）以及两个分类变量的关联性分析，其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。卡方值是非参数检验中的一个统计量，主要用

cuisidong1997·2023-11-11 00:29

DC基础知识介绍-Design Compiler（二）

文章目录2.1DC宏观流程2.1.1一些设置参数简介名词解释参考文档系列学习介绍DC相关知识，包括ASIC基本单元相关，DC指令工艺库脚本相关，后端综合实现相关等总结。

Paul安·2023-11-10 07:24

TensorFlow（1）：深度学习的介绍

1深度学习与机器学习的区别学习目标：知道深度学习与机器学习的区别区别：深度学习没有特征提取1.1特征提取方面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

不死鸟.亚历山大.狼崽子·2023-11-10 03:07

从零开始学习机器学习五：决策树算法&特征工程

决策树&特征工程目标1简介1.1认识决策树2分类原理2.1熵2.2决策树的划分依据一-信息增益2.3决策树的划分依据二-信息增益率2.4决策树的划分依据三-基尼值和基尼指数2.5常见决策树类型比较3cart

火航·2023-11-09 22:19

7.现代卷积神经网络3-GPT版

#pic_centerR1R_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1深度卷积神经网络AlexNet一、AlexNet1、AlexNet2、机器学习3、几何学4、特征工程5、HardWare6、数据集7

霸时斌子·2023-11-09 13:28

Docker系列学习（篇一）：Docker介绍与docker-ce安装

文章目录前言一、什么是Docker二、CentOS安装docker-ce2.1docker数据迁移2.1.1背景2.1.2迁移步骤1、查看docker数据目录并创建迁移目录2、停止docker服务3、迁移目录第一种方法：第二种方法：4、重启docker服务2.2修改系统配置2.3Docker配置2.3.1免sudo使用docker命令2.3.2配置daemon.json三、制作镜像的两种方法1、通

夏目的账中妖·2023-11-09 07:03

【机器学习1】特征工程

特征工程是一个表示和展现数据的过程。1特征归一化消除数据特征之间的量纲影响，需要对特征进行归一化处理。使各指标处于同一数值量级，以便进行分析。

猫头不能躺·2023-11-08 11:14

4.Python数据分析项目之广告点击转化率预测

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·2023-11-08 08:27

讯飞AI算法挑战大赛-校招简历信息完整性检测挑战赛-三等奖方案

前言本文公开了”讯飞AI算法挑战大赛-校招简历信息完整性检测挑战赛“赛道的技术方案，本次比赛主要采用pdf解析和特征工程的方法，通过使用lightgbm的树模型10折交叉验证进行二分类的任务，最终取得三等奖的成绩

余俊晖·2023-11-07 10:21

【MongoDB】从入门到精通mongdb系列学习宝典，想学mongodb小伙伴请进来

最近一段时间在学习MongoDB，在学习过程中总共编写了四十余篇博客。从mongodb软件下载到分片集群的搭建。从理论讲解到实例练习。现在把所有博客的内容做个简单目录，方便阅读的小伙伴查询。一、入门下载mongodb[英文]安装Mongodb[英文]配置MongoDB[英文]一些常用命令[英文]基本操作[英文]二、查询和更新高级查询之条件查询（一）[英文]高级查询之条件查询（二）[英文]高级查询之

风中静行·2023-11-07 00:17

SSM框架系列学习总结5之Mybatis实现基本CRUD和代理开发模式

首先,回顾Mybatis的入门使用方法:创建Java工程导入相关jar包jar.png其中,需要数据库驱动包,Mybatis核心包,包括JUnit单元测试所需的jar包hamcrest-core和junit-4.12日志格式输出的jar包log4j和commons-logging准备Mybatis的全局配置文件具体内容见上一篇整理的博客!准备Mybatis的映射文件在映射文件中编写sql语句单元测

梦蓝樱飞2020·2023-11-06 20:47

金融风控-贷款违约预测学习笔记(Part3：特征工程)

金融风控-贷款违约预测学习笔记（Part3：特征工程）1.特征预处理1.1处理类别型特征和数值型特征1.2缺失值填充1.3时间格式处理1.4将对象类型特征转换到数值1.5类别特征处理1.6异常值处理1.6.1

查尔char·2023-11-06 16:53

金融风控-->申请评分卡模型-->特征工程（特征分箱，WOE编码）标签：金融特征分箱-WOE编码 2017-07-16 21:26 4086人阅读评论(2) 收藏举报分类：金融风

元宇宙iwemeta·2023-11-06 16:23

零基础入门金融风控之贷款违约预测—特征工程

初始化importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportdatetimefromtqdmimporttqdmfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.feature_selectionimportSelectKBes

sosososoon·2023-11-06 16:52

数据挖掘组队学习-金融风控0基础入门-Task3

金融风控0基础入门-Task3特征工程目标一、数据预处理二、异常值处理三、数据分箱四、特征交互五、特征编码六、特征选择目标学习特征预处理、缺失值、异常值处理、数据分桶等特征处理方法学习特征交互、编码、选择的相应方法完成相应学习打卡任务

听风啊·2023-11-06 16:50

机器学习项目的完整流程：①数学建模、②获取数据、③数据预处理、④特征工程、⑤模型的选择、⑥模型训练、⑦模型调优、⑧模型评价、⑨模型融合、⑩上线

一、抽象成数学问题明确问题是进行机器学习的第一步。机器学习的训练过程通常都是一件非常耗时的事情，胡乱尝试时间成本是非常高的。这里的抽象成数学问题，指的我们明确我们可以获得什么样的数据，目标是一个分类还是回归或者是聚类的问题，如果都不是的话，如果划归为其中的某类问题。二、获取数据数据决定了机器学习结果的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限。数据要有代表性，否则必然会过拟合。而且对于分类问题，数据偏斜不

u013250861·2023-11-06 15:01

Q_cy·2023-11-05 20:12

文章推荐系统 | 七、构建离线文章特征和用户特征

接下来，我们还要为排序阶段的各种排序模型做数据准备，通过特征工程将画像数据进一步加工为特征数据，以供排序模型

小王子特洛伊·2023-11-05 13:56

2019-05-18某某面试

三面1：一个小姐姐，问了很多特征工程的，glove怎么做的，协同过滤怎么做的，你用的特征哪些重要度比较高，为什么模型没用glove，你踩过的坑是

不将就_215a·2023-11-05 11:03

GPT系列学习笔记

GPT1GPT-3关于GPT-3的主要事实:模型分类:GPT-3有8个不同的模型，参数从1.25亿到1750亿不等。模型大小:最大的GPT-3模型有1750亿参数。这比最大的BERT模型大470倍(3.75亿个参数)体系结构:GPT-3是一种自回归模型，使用仅有解码器的体系结构。使用下一个单词预测目标进行训练学习方式:GPT-3通过很少的学习，学习时没有梯度更新需要训练数据:GPT-3需要较少的训

银晗·2023-11-05 10:20

阿里云天池大赛赛题（机器学习）——阿里云安全恶意程序检测（完整代码）

目录赛题背景全代码（ML和DL）特征工程进阶与方案优化代码特征工程进阶部分基于LightGBM的模型验证模型测试深度学习解决方案：TextCNN建模代码数据读取数据预处理TextCNN网络结构TextCNN

全栈O-Jay·2023-11-05 06:18

阿里云安全恶意程序检测之数据探索

特征工程文本预处理不同于传统的

solejay·2023-11-05 06:45

阿里云安全恶意程序检测

阿里云安全恶意程序检测赛题理解赛题介绍赛题说明数据说明评测指标赛题分析数据特征解题思路数据探索数据特征类型数据分布箱型图变量取值分布缺失值异常值分析训练集的tid特征标签分布测试集数据探索同上数据集联合分析file_id分析API分析特征工程与基线模型构造特征与特征选择基于数据类型的方法基于多分析视角的方法特征选择构造线下验证集评估穿越训练集和测试集的特征性差异训练集和测试集是分布差异性基线模型特

盖盖的博客·2023-11-05 06:10

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