特征工程-数据降维第14页

数据降维：PCA、CCA、LDA、ICA的区别及适用场景

应用：数据降维、Eigenfaces、PCA-SIFTCCA(CanonicalCorrelationAnalysis)：无监督学习，对两组变量降维，找到一个最优相关子空间进行相关性分析。

liuz_notes·2023-07-26 12:45

机器学习概念

文章目录一、机器学习概念1.机器学习基本概念2.基于规则的学习3.基于模型学习4.机器学习数据集描述二、机器学习分类1.监督学习1.1分类问题1.2回归问题2.无监督学习2.1聚类问题2.2数据降维3.

加油吶·2023-07-26 07:34

【主成分分析（PCA）】

主成分分析（PCA）是一种广泛使用的数据降维技术，它通过将原始数据转换为新的低维空间，保留最重要的信息，从而使得数据分析更加高效。

武帝为此·2023-07-26 07:00

R机器学习：特征工程与特征选择的介绍

看了很多高深的算法之后，实在是看不太明白，所以今天又来带大家复习基本功，都是两个非常非常重要的东西，先定两个基调，所谓的特征工程就是数据预处理，所谓的特征选择就是变量筛选，这样大家就不觉得这么难了。

Codewar·2023-07-26 05:59

特征选择的步骤与方法

为了找出影响时间序列a后续增加或减少的特征，可以使用相关性计算、特征工程和特征选择的方法。

12134·2023-07-25 18:35

【复盘与分享】第十一届泰迪杯B题：产品订单的数据分析与需求预测

文章目录题目第一问第二问2.1数据预处理2.2数据集分析2.2.1训练集2.2.2预测集2.3特征工程2.4模型建立2.4.1模型框架和评价指标2.4.2模型建立2.4.3误差分析和特征筛选2.4.4新品模型

丸丸丸子w·2023-07-25 12:49

深度学习(一)

目录一、特征工程的作用二、深度学习的应用三、得分函数四、损失函数五、前向传播六、反向传播一、特征工程的作用数据特征决定了模型的上限预处理和特征提取是最核心的算法与参数选择决定了如何逼近这个上限二、深度学习的应用无人驾驶人脸识别分辨率重构深度学习在图像分类中

几两春秋梦_·2023-07-25 12:32

全面助力AI人工智能在科研、教学与实践技能

目录模块一编程入门与进阶提高模块二科研数据可视化模块三信息检索与常用科研工具模块四科技论文写作与技巧模块五数据预处理与特征工程模块六多元线性回归模块七机器学习模块八深度学习模块九答疑讨论更多推荐在人工智能领域进行研究和深耕

WangYan2022·2023-07-25 12:36

四、特征工程

2.4不规则特征变换3.特征提取3.1类别相关的统计特征3.2数值相关的统计特征3.3时间特征3.4多值特征4.特征选择4.1特征关联性分析4.2特征重要性分析4.3封装方法5.实战案例在机器学习应用中，特征工程介于数据和算法之间

路哞哞·2023-07-25 06:06

机器学习之特征选择

这是机器学习项目过程中的重要一步，也是特征工程featureengineering.这很重要，原因如下：以减少训练时间。训练时间和特征空间是正相关的。避免维度灾难。使模型更容易。

uncle_ll·2023-07-25 00:09

python机器学习（二）特征工程、K-近邻算法、KNN工作流程、scikit-learn实现K近邻算法、K值选择、距离计算、KD树

特征工程把特征转换为机器容易识别的数据，把特征a转化为机器容易读懂、量化的语言归一化Min-Max将原始数据映射到[0,1]之间X′=x−minmax−minX'=\frac{x-min}{max-min

hwwaizs·2023-07-24 21:18

机器学习之主成分分析（Principal Component Analysis）

PCA是实现数据降维的一种算法。正如其名，假设有一份数据集，每条数据的维度是D，PCA通过分析这D个维度的前K个主要特征(这K个维度在原有D维特征的基础上重新构造出来，且是全新的

智慧医疗探索者·2023-07-24 16:25

机器学习术语解析与应用（一）

文章目录引言数据集特征工程（FeatureEngineering）模型（Model）算法（Algorithm）训练（Training）预测（Prediction）泛化（Generalization）监督学习

小馒头学python·2023-07-24 16:49

【Python】数据分析+数据挖掘——变量列的相关操作

这些操作可以帮助我们处理数据、分析数据和进行特征工程等。

hiddenSharp429·2023-07-24 15:06

ChatGPT解决--使用java设计多层感知器识别字段“开始日期”的各种格式

2.特征工程：将日期转换为数字特征，例如将“2022-02-30”转换为[2022,2,30]。3.构建神经网络：在Java中，可以使用开源神经网络库，如Neur

陈海明hack·2023-07-23 22:03

数学建模-数据的处理

MATLAB数学建模方法与实践（第3版）——读书笔记数据的准备数据获取数据处理缺失值处理噪音过滤数据集成数据归约数据变换标准化离散化数据统计基本描述性统计分布描述性统计数据可视化数据降维主成分分析（PCA

容艾·2023-07-23 12:59

深度挖掘学习之基于特征选择的降维方法

数据降维也被称为数据规约或数据约减，其目的是减少参与数据计算和建模维度的数量。一种典型的数据降维思路

皮皮杂谈·2023-07-23 07:33

【机器学习算法】奇异值分解(SVD)

文章目录奇异值分解(SVD)1.理论部分1.1特征分解(ED)1.2奇异值分解(SVD)求解U和V求解Σ2.应用部分2.1图像压缩2.2图像数据集成分分析2.3数据降维(PCA的一种解法)Reference

helton_yan·2023-07-22 08:04

【机器学习算法】主成分分析(PCA)

主成分分析(PCA)PCA(PrincipalComponentAnalysis)是实现数据降维的一种算法。

helton_yan·2023-07-22 08:03

【自然语言特征工程笔记】

字典特征提取DictVectorizer介绍字典特征提取是机器学习和自然语言处理中常用的一种技术，用于将文本数据转化为可用于机器学习算法的数值特征。DictVectorizer是一个用于将字典对象转化为稀疏特征矩阵的工具。它能够处理带有非数值特征的数据，并将其转化为可供机器学习算法使用的数值特征。使用示例下面是一个使用DictVectorizer进行字典特征提取的示例：fromsklearn.fe

武帝为此·2023-07-20 21:35

特征工程的几种常见方法

特征归一化目的：将所有的数值型特征归一化到一个固定的区间Why：以使用梯度下降算法作为优化算法的模型为例，归一化好的特征能够帮助模型更快的迭代，找到最优解How:线性归一化、均值归一化缺点：对于梯度下降算法的模型比较有用，对决策树一类的模型，无需归一化特征编码目的：有些模型转化成数值型特征才能继续工作Why:对于某些字符串特征无法直接编码，需要转化成数字编码How:序号编码：将编码转化成多个序号比

谦之·2023-07-19 22:31

20190929特征工程

1、筛选X方法：模型选择回归，不建议只用相关性分析或IV值筛选X1、LASSO2、相关性分析：看的是两两3、IV值计算：只适用二分类4、随机森林：是从总体上看，相对其他的解释性不高

6bd9f7257faf·2023-07-19 08:42

u013250861·2023-07-19 00:43

特征工程和多项式回归

特征工程的定义特征工程（FeatureEngineering）特征工程是将原始数据转化成更好的表达问题本质的特征的过程，使得将这些特征运用到预测模型中能提高对不可见数据的模型预测精度。

氢气氧气氮气·2023-07-18 18:07

Task3特征工程

day3:今天进行的是特征工程部分，也就是对一些特征进行处理，构造适合各种模型的数据。

酱油啊_·2023-07-17 14:34

机器学习（6）KNN算法（K-近邻算法）

目录一、基础理论1、估计器1、生成模型2、模型评估2、KNN基础3、API二、过程1、获取数据2、划分数据集3、特征工程（标准化）4、KNN算法预估器4-1、得到预估器4-2、训练（用设置好的预估器对训练值进行训练

_(*^▽^*)_·2023-07-17 12:11

PCA算法原理及实现

众所周知，PCA(principalcomponentanalysis)是一种数据降维的方式，能够有效的将高维数据转换为低维数据，进而降低模型训练所需要的计算资源。

Wang_AI·2023-07-17 09:43

【 Python 全栈开发 - 人工智能篇 - 41 】线性回归算法

1.2线性回归在人工智能中的应用预测分析特征工程异常检测1.3Python在人工智能中的角色数据处理和分析机器学习和深度学习自然语言处理二、理解线性回归2.1线性回归的基本原理2.2线性回归模型的假设2.3

书某人.py·2023-07-17 03:12

Matlab实现PCA算法（附上多个完整仿真源码）

主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维技术，可以将高维数据转化为低维数据，并保留数据的主要特征。在机器学习和数据分析中，PCA被广泛应用于特征提取、数据可视化和模型训练等领域。

YOLO数据集工作室·2023-07-16 20:55

端智能在大众点评搜索重排序的应用实践

本文主要讲述大众点评搜索场景下，在端侧部署大规模深度学习模型进行搜索重排序任务的实践方案，包括端上特征工程、模型迭代思路，以及具体部署优化的过程，希望能对从事相关领域开发的同学有所帮助或者启发。

文文学霸·2023-07-16 17:55

机器学习24：《数据准备和特征工程-II》收集数据

构建数据集常用的步骤如下所示：收集原始数据。识别特征和标签来源。选择抽样策略。拆分数据。这些步骤在很大程度上取决于你如何构建ML问题。本文主要介绍——数据收集-CollectingData。目录1.数据集的大小和质量1.1数据集的大小1.2数据集的质量1.3特征表示-FeatureRepresentation1.4训练与预测2.连接数据日志2.1日志类型2.2加入日志源2.3预测数据源-在线与离线

Jin_Kwok·2023-07-16 11:38

在线作图丨数据降维方法①——主成分分析PCA

Q：PCA是什么？主成分分析算法（PCA）是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大），以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。PCA降维的目的，就是为了在尽量保证“信息量不丢失”的情况下，对原始特征进行降维，也就是尽可能将原始特征往具有最大投影信息量的维度上进行投影。将原特征投影到这些维度上

维凡生物·2023-07-16 07:45

PCA主成分分析（PCA降维）

数据降维在数据挖掘和信号处理以及机器学习等任务中都有广泛的应用，是对输入数据进行预处理的常用手段，其目的在于从高维的输入数据中找出能够代表

褪色的博客·2023-07-15 22:52

机器学习技术（五）——特征工程与模型评估

机器学习技术（五）——特征工程与模型评估(2️⃣)文章目录机器学习技术（五）——特征工程与模型评估(:two:)二、模型评估1、Accuracyscore2、Confusionmatrix混淆矩阵1、多值

天海一直在AI·2023-07-15 20:54

【机器学习】特征工程 - 文本特征提取TfidfVectorizer

「作者主页」：士别三日wyx「作者简介」：CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」：对网络安全感兴趣的小伙伴可以关注专栏《网络安全入门到精通》文本特征提取一、特征提取API二、提取特征三、转成数组四、特征名字五、转回原始数据对「文本」进行特征提取时，一般会用「单词」作为特征，即特征词。TfidfVectorizer会计算特征词的「权重」，帮我们发现哪个

士别三日wyx·2023-07-15 19:06

机器学习技术（四）——特征工程与模型评估

机器学习技术（四）——特征工程与模型评估(1️⃣)文章目录机器学习技术（四）——特征工程与模型评估(:one:)一、特征工程1、标准化2、特征缩放3、缩放有离群值的数据4、非线性转换5、样本归一化6、特征二值化

天海一直在AI·2023-07-15 17:27

泰坦尼克沉船存活率（机器学习，Python）

目录1，实验要求：2，报告内容引言数据处理导入数据查看数据集信息数据清洗特征工程特征提取特征选择生还率预测说明模型构建建立训练数据集和测试数据集选择不同的机器学习算法训练模型，评估模型方案实施生存预测参数调优结论改进方法

不会Java的MING·2023-07-15 13:17

使用DL模型预测台风/雷达回波/降水的datasets构建学习笔记

基于pytorch的台风降水datasets类构建学习笔记dl模型花里胡哨一堆，但跑了这么多模型才发现特征工程的重要性，处理好气象数据对于结果还是非常重要的。

你知道网上冲浪吗·2023-07-15 11:38

特征工程系列：特征预处理（上）

特征工程系列：特征预处理（上）关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~0x00前言数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已

weixin_30736301·2023-07-15 09:52

吴恩达机器学习2022-Jupyter-机器学习实例

1可选实验:特征工程和多项式回归1.1目标在这个实验室里:探索特征工程和多项式回归，它可以让你使用线性回归机制来适应非常复杂，甚至非常非线性的函数。

KAY金·2023-07-15 08:00

机器学习概述（自用）

目录概念工作流程特征工程模型评估拟合欠拟合过拟合算法分类监督学习回归问题分类问题无监督学习半监督学习强化学习深度学习概念机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测工作流程获取数据，

醋酸洋红就是我·2023-07-15 08:59

数学建模常用模型（八）：主成分分析法

主成分按照其对原始数据方差的贡献程度排序，可以选择保留最重要的主成分，从而实现数据降维和特征提取的目的。这是我自己总结的一些代码和资料（本文中的代码以及参考书籍等）

红狐狸的北北记·2023-07-13 21:54

【数据降维与聚类】之主成分分析（PCA）及可视化 “全网最详细！！”教程

那么先简单看一下PCA是什么PCA是使用最广泛的数据降维算法之一，利用降维思想，把多个指标转换成少数几个综合指标。其主要思想是将n维特征映射到k维上，低维代替高维，但损失信息很少。

A叫我生信媛·2023-07-13 19:22

数学建模经验总结

数学建模各种算法实现过程中，我的大部分时间都花在特征工程上。得数据的人的天下。现在的模型大多数是黑盒，很

·2023-06-24 04:22

机器学习 | 实验五：LDA

LDA将带有标签的数据降维，投影到低维

啦啦右一·2023-06-24 04:57

DTCC 干货 | 腾讯营销数据平台

对于数据分析场景，腾讯基于spark和hbase构建了一套实时离线统一的统计系统，同时也自研了一套基于SSD的多维数据透视分析系统，对万亿行数据做实时查询仅需秒级;对于机器学习，特征工程重点是保障特征数

ITPUB·2023-06-23 22:02

Addictive & Multiplicative in NN

特征交叉是特征工程中的重要环节，在以表格型（或结构化）数据为输入的建模中起到了很关键的作用。

Miha_Singh·2023-06-23 13:31

python机器学习——机器学习相关概念 & 特征工程

目录机器学习特征工程1.特征抽取2.特征处理2.1归一化：传统精确小数据2.2标准化：大多数情况3.数据降维3.1特征选择3.2主成分分析PCA案例：超市订单分析机器学习监督学习：输入数据有特征有标签，

Perley620·2023-06-23 01:28

21机器学习开放基础课程--特征工程和特征选择

特征工程和特征选择通过特征提取、特征转换、特征选择三个过程介绍数据预处理方法，特征提取将原始数据转换为适合建模的特征，特征转换将数据进行变换以提高算法的准确性，特征选择用来删除无用的特征。

Jachin111·2023-06-23 00:18

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