特征工程-数据降维第12页

MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】特征工程（最终篇）

目录前言算法原理数据预处理Preprocessing&Impute数据无量纲化归一化标准化缺失值处理分类型特征：编码与哑变量处理连续型特征：二值化与分段

林聪木·2023-09-04 18:18

数学建模--主成分分析法(PCA)的Python实现(

目录1.算法核心思想：2.算法核心代码：3.算法分类效果：1.算法核心思想：1.设置降维后主成分的数目为22.进行数据降维3.设置main_factors+1个划分类型4.根据组分中的值进行分类5.绘制出对应的图像

Danceful_YJ·2023-09-04 14:46

第十三章利用PCA简化数据

文章目录第十三章利用PCA简化数据13.1降维技术13.2PCA13.2.1移动坐标轴13.2.2在NumPy中实现PCA13.3利用PCA对半导体制造数据降维第十三章利用PCA简化数据PCA（PrincipalComponentAnalysis

Keep--Silent·2023-09-03 04:14

4.4 主成分分析

主成分分析的函数位于Scikit-Learn下：sklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False主成分分析是一种用于连续属性的数据降维方法

WeDataScience·2023-09-03 01:20

2018年1月22日

之后就应该考虑调参、加特征和特征工程的事了？倒是分了很多心干杂事，比如打印年收入证明文件、商量何时请假什么的。得知年假要向BOS

真昼之月·2023-09-02 21:04

详解EMBER数据集中对PE文件提取ByteEntropyHistogram特征

1.引入在我们对PE文件提取特征时，经常会在PE特征工程的项目中，看到如下这段代码classByteEntropyHistogram(FeatureType):'''2dbyte/entropyhistogrambasedlooselyon

ybdesire·2023-09-02 15:26

一些DAG流程框架

所以说，为了降低门槛，一直想做个工具，实现从数据准备、特征工程、模型训练、到评

AAA小肥杨·2023-09-02 10:27

yolov3

yolov1传统的算法最主要的是先猜很多候选框，然后使用特征工程来提取特征（特征向量）,最后使用传统的机器学习工具进行训练。然而复杂的过程可能会导致引入大量的噪声，丢失很多信息。

一壶浊酒..·2023-09-01 03:47

【数据分析】【数据清理】快速入门+案例+代码+GIF实操

在数据挖掘的工作中，我们很大一部分的时间都会花在数据处理和特征工程上面，真正的可视化和建模反而时间占比不大。这是因为，建模要求我们传入的数据是机器可识别的数据，并且数据不包括异常、缺失值。

卯月七·2023-08-30 07:02

数学建模之因子分析

因子分析常用于数据降维、特征提取、数据可视化和探索性数据分析。以下是因子分析的基本概念和步骤：潜在因子：潜在因子是不能直接观测到的隐含变量，它们代表了观测变量背后的共同结构或模式。

奋进的大脑袋·2023-08-30 06:14

利用深度蛋白质序列嵌入方法通过 Siamese neural network 对 virus-host PPIs 进行精准预测【Patterns，2022】

病毒感染可以导致多种组织特异性损伤，所以virus-hostPPIs的预测有助于新的治疗方法的研究；目前已有的一些virus-hostPPIs鉴定或预测方法效果有限（传统实验方法费时费力、计算方法要么基于蛋白结构或基因，要么基于手动特征工程的机器学习

@ZyuanZhang·2023-08-29 19:15

机器学习小白学习笔记：深度学习时序预测模型 Temporal Fusion Transformers

前言由于接触的时序预测问题基本都来自于数字化转型期的企业，我经常发现，在解决实际时序预测问题的时候，大部分时候还是用树模型结合特征工程的思路，关键点往往都在数据和特征工程上，如果想要使用深度学习，有时候客户的数据量不满足

MeetLight·2023-08-29 06:26

【辨析】投影到高维空间 VS 嵌入到高维空间

例如，在特征工程中，可以使用线性投影将原始低维特征映射到更高维的特征空间，从而提取更多的信息或增加数据的可分性。但是投影并

爱学习的书文·2023-08-28 19:52

python array按行归一化_使用Python进行数据降维｜线性降维

==========欢迎关注文章首发公众号：早起python本文为早起的统计工具箱第二期==========前言为什么要进行数据降维？

weixin_39746241·2023-08-28 13:43

sklearn：三、数据预处理与特征工程——8.20~23

三、数据预处理与特征工程由于面对现实问题时，其所给的数据往往都是比较拉跨的，所以这门技术就是在建模之前要该干的事情：数据预处理和特征工程；流程：提取/创造特征非常难，且大多数是基于经验的。

didi_official·2023-08-28 13:17

机器学习面试之数据降维

PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析，FisherLinearDiscriminantAnalysis）都是数据降维的一种方式。但是，PCA是无监督的，而LDA是有监督的。

梦无音·2023-08-28 11:26

五、特征工程

1字典特征抽取字典数据抽取:把字典中一些类别的数据分别进行转换成特征。用到的代码是sklearn.feature_extraction.DictVectorizerfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerdefdictvec():dict=DicVectorizer(sparse=False)#矩阵形式或者data.toarray()da

一闪一闪亮日日日日日日·2023-08-27 21:45

机器学习笔记 - 数据科学中基于 Scikit-Learn、Tensorflow、Pandas 和 Scipy的7种最常用的特征工程技术

坐望云起·2023-08-27 13:09

深入理解线性回归模型的评估与优化方法

文章目录引言模型评估方法均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）绝对平均误差（MAE）模型优化策略特征工程正则化数据标准化代码演示疑问？

小馒头学python·2023-08-27 12:08

深度学习1.卷积神经网络-CNN

需要处理的数据量太大保留图像特征人类的视觉原理卷积神经网络-CNN的基本原理卷积——提取特征池化层（下采样）——数据降维，避免过拟合全连接层——输出结果CNN有哪些实际应用？

ZhangJiQun&MXP·2023-08-27 10:03

SparkML机器学习

机器学习的步骤:加载数据特征工程数据筛选:选取适合训练的特征列,例如用户id就不适合,因为它特性太显著.数据转化:将字符串的数据转化数据类型,因为模型训练的数据不能为字符串.将多个特征列转化为一个向量列

火玄·2023-08-26 19:03

3款EDA（数据探索分析）神器！

eda是数据分析必须的过程，用来查看变量统计特征，可以此为基础尝试做特征工程。东哥这次分享3个eda神器，其实之前每一个都分享过，这次把这三个工具包汇总到一起来介绍。

港城嘟嘟·2023-08-26 18:43

AI夏令营第三期用户新增挑战赛学习笔记

2.特征工程：数据可视化可以帮助我们选择和创建合适的特征。通过可视化特征与目标变量之间的关系，我们可以发现特征与目标之间的相关性、线性/非线性关系、重要性等信息，从而指导特征选择、变换和创建。

一起努力啊～·2023-08-26 15:55

谣言检测论文阅读

HeterogeneousGraphAttentionNetworksforEarlyDetectionofRumorsonTwitter（2021）主要使用异构的数据，解决的全局语义的问提，以提高检测结果1、存在方法目前存在的方法：早期的谣言检测方法大多是利用特征工程从文本内容用户画像以及传播模式中提取识别特征近来

鼓鼓06·2023-08-26 10:39

毕业设计医学数据分析人体肠道细菌数据分析

文章目录0前言1课题背景2.数据预处理导入工具包预处理缺失值情况3数据可视化4特征工程人工预先筛选最大信息系数MIC距离相关系数dcorr筛选MIC是0.04，dcorr是0.06逻辑关系是且(或也可以尝试

DanCheng-studio·2023-08-25 18:25

spearman相关性分析_做数据分析为何要学统计学（3）——相关性分析

在样本数据降维(通过消元减少降低模型复杂度，提高模型泛化能力)、缺失值估计、异常值修正方面发挥着极其重要的作用，是机器学习样本数据预处理的核心工具。

weixin_39553156·2023-08-25 14:46

数据降维 | MATLAB实现T-SNE降维特征可视化

数据降维|MATLAB实现T-SNE降维特征可视化目录数据降维|MATLAB实现T-SNE降维特征可视化降维效果基本描述程序设计参考资料降维效果基本描述T-SNE降维特征可视化，MATLAB程序。

机器学习之心·2023-08-25 06:04

FATE学习：配置文件解析及V1/V2版本对比

在DSL中，各种模块（例如数据读写data_io，特征工程feature-engineering，回归regression，分类classification）可以通向一个有向无环图（DAG）组织起来。

喵十八·2023-08-24 20:51

sklearn中主成分分析PCA参数解释

主成分分析一般用于数据降维，在应用主成分分析包scikit-learn时注意以下四点：1、用pca.components_可以获取特征向量，且特征向量为行向量，例如W=pca.components_[0

清纯世纪·2023-08-24 11:31

机器学习算法的选择和优化技巧

文章目录机器学习算法的选择1.问题类型：2.数据规模：3.特征空间：4.数据质量：机器学习算法的优化技巧1.特征工程：2.超参数调优：3.集成方法：4.模型调优：代码示例：超参数调优拓展：深度学习中的优化技巧结论欢迎来到

IT·陈寒·2023-08-23 19:21

深度学习|CNN卷积神经网络

CNN卷积神经网络解决的问题人类的视觉原理原理卷积层——提取特征池化层——数据降维全连接层——输出结果应用图像处理自然语言处理解决的问题在CNN没有出现前，图像对人工智能来说非常难处理。

魔法自动机·2023-08-23 08:29

跟着Cell学单细胞转录组分析(五):单细胞转录组marker基因鉴定及细胞群注释

完成数据降维和细胞聚类后，最主要的环节和工作就是确定各个细胞群，明确是什么类型的细胞，正群的细胞定群很关键，涉及到整个研究，所以这一步宁愿多费时间，也不要出错。

KS科研分享与服务·2023-08-22 10:08

01.机器学习引言

1.机器学习的步骤1.数据搜集其中数据划分，是将数据集分为训练集、验证集和测试集（通常不考虑时间）2.数据清洗3.特征工程提取对象：原始数据（特征提取一般在特征选择之前）提取目的：自动地构建新的特征，将原始数据转换为一组具有明显物理意义

Tiny_G·2023-08-21 16:00

去噪自编码深度卷积网络实战——地震去噪实战案例讲解

第一节课我们讲过，自编码可以用在预训练、自动创作、自动填充、去除噪声、数据降维等等方向。今天我们就从最常见的降噪这项应用开始讲解。一、降噪自动编码的由来降噪自动编码器（Deno

科技州与数据州·2023-08-21 01:37

projectLSI：将你的单细胞或bulk转录组数据映射到参考数据集中

projectLSI包利用termfrequency–inversedocumentfrequency(TF-IDF)transformationandlatentsemanticindexing(LSI)算法进行数据降维转换

Davey1220·2023-08-20 06:16

神经网络基础-神经网络补充概念-01-二分分类

特征工程：根据任务需求，选择适当的特征，并进行必

丰。。·2023-08-19 18:52

数据科学 - 版本控制

数据科学循环数据科学不同于传统的软件工程,尤其对于探索性数据分析,特征工程,机器学习建模和验证阶段.但是数据科学和软件开发领域相似之处是都需要进行代码的i安歇,数据科学倾向于代码的迭代性和循环性,通常,

IntoTheVoid·2023-08-19 11:59

神经网络基础-神经网络补充概念-58-端到端的深度学习

端到端深度学习的优势在于简化了整个系统的设计和开发流程，减少了手工特征工程的工作量，并且通常能够

丰。。·2023-08-17 23:25

有趣有用的PCA

原创：hxj7PCA是数据降维的经典方法，本文给出了一个将PCA用于图片压缩的例子，并探索了标准化处理（normalization）对PCA的影响。文末还讨论了PCA推导第一主成分的过程。

生信了·2023-08-17 20:06

[机器学习]特征工程：主成分分析

主成分分析1、简介主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术，用于将高维数据转化为低维表示，同时保留数据的主要特征。

逐梦苍穹·2023-08-16 21:04

[机器学习]特征工程：特征降维

特征降维1、简介特征降维是指通过减少特征空间中的维度，将高维数据映射到一个低维子空间的过程。在机器学习和数据分析中，特征降维可以帮助减少数据的复杂性、降低计算成本、提高模型性能和可解释性，以及解决维度灾难等问题。特征降维通常分为两种主要方法：特征选择和特征提取。特征选择（FeatureSelection）：特征选择是指从原始特征中选择一部分最具有代表性和重要性的特征子集，而忽略其他特征。这样可以减

逐梦苍穹·2023-08-16 21:33

机器学习基础之《分类算法（1）—sklearn转换器和估计器》

一、转换器1、什么是转换器之前做特征工程的步骤：（1）第一步就是实例化了一个转换器类（Transformer）（2）第二步就是调用fit_transform，进行数据的转换2、我们把特征工程的接口称之为转换器

csj50·2023-08-16 17:10

机器学习：特征工程之特征预处理

目录特征预处理1、简述2、内容3、归一化3.1、鲁棒性3.2、存在的问题4、标准化⭐所属专栏：人工智能文中提到的代码如有需要可以私信我发给你特征预处理1、简述什么是特征预处理：scikit-learn的解释：providesseveralcommonutilityfunctionsandtransformerclassestochangerawfeaturevectorsintoarepresen

逐梦苍穹·2023-08-16 09:40

机器学习重要内容：特征工程之特征抽取

目录1、简介2、⭐为什么需要特征工程3、特征抽取3.1、简介3.2、特征提取主要内容3.3、字典特征提取3.4、"one-hot"编码3.5、文本特征提取3.5.1、英文文本3.5.2、结巴分词3.5.3

逐梦苍穹·2023-08-16 09:10

GhatGPT实现泰坦尼克号生存预测

目录ChatGPT实现泰坦尼克号生存预测1.引言1.1研究背景1.2数据集介绍1.3研究目的2.数据描述2.1数据来源2.2数据集结构和变量定义2.3数据摘要和统计分析3.数据处理3.1缺失值处理3.2特征工程

N-A·2023-08-15 07:08

机器学习入门：如何搭建第一个机器学习模型——以墨尔本房价预测为例

注：本文为MachineLearning的个人学习笔记，学习站点：Kaggle.com搭建一个最简单的机器学习模型仅需3步：收集数据，数据清洗；特征工程；模型选择、整合，参数调优；收集数据墨尔本市房产信息数据都存放在这个

sz88888·2023-08-15 04:45

机器学习终极指南：特征工程（01/2） — 第 -2 部分

在这一部分中，我们将深入研究特征工程，这是机器学习过程的另一个重要方面。特征工程是将原始数据转换为有意义的特征的过程，机器学习算法可以使用这些特征进行准确的预测。

无水先生·2023-08-14 08:40

机器学习终极指南：特征工程（02/2） — 第 -2 部分

接上文：机器学习终极指南：特征工程（01/2）五、处理不平衡数据处理不平衡的数据是机器学习的一个重要方面。不平衡数据是指目标变量的分布不均匀，并且与另一个类相比，一个类的代表性不足。

无水先生·2023-08-14 05:12

关于特征工程与模型间关系的一些想法

正文：为什么要做特征工程？为了让模型有更好的性能和更精准的预测结果。所以要有效果

Prozac水熊虫·2023-08-14 03:30

YOLOv5，YOLOv8改进-修改DCNv2

线性模型无法学习到特征的交叉属性，需要大量的人工特征工程的介入，深度网络对于交叉特征的学习有着天然的优势，在Wide&Deep模型中，Deep侧已经是一个DNN模型，而Wide侧是一个线性模型LR，无法有效的学习到交叉特征

陈子迩·2023-08-14 00:05

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