特征工程-数据降维第16页

06 特征工程 - 特征选择

05特征工程-缺省值填充当做完特征转换后，实际上可能会存在很多的特征属性，比如：多项式扩展转换、文本数据转换等等，但是太多的特征属性的存在可能会导致模型构建效率降低，同时模型的效果有可能会变的不好，那么这个时候就需要从这些特征属性中选择出影响最大的特征属性作为最后构建模型的特征属性列表

白尔摩斯·2023-06-09 03:42

FFA 2022 专场解读 - 流批一体 & 平台建设 & AI 特征工程

FlinkForwardAsia2022将于11月26-27日在线上举办，议程内容正式上线！FFA2022官网：https://flink-forward.org.cn/流批一体流批一体专场由来自快手、京东、数禾、Shopee、蚂蚁集团等企业的技术专家为你呈现流批一体的大规模应用实践案例，详细拆解落地难点和应对方案。另有来自阿里巴巴的技术专家手把手教你如何基于HiveSQLonFlink构建流批一

Apache Flink·2023-06-08 23:26

《精通特征工程》学习笔记（4）：分类变量：自动化时代的数据计数

1.分类变量分类变量是用来表示类别或标记的。在实际的数据集中，类别的数量总是有限的。类别可以用数字表示，但与数值型变量不同，分类变量的值是不能被排序的。（作为行业类型，石油和旅游之间是分不出大小的。）它们又称为无序变量。2.分类变量的编码分类变量中的类别通常不是数值型的。1例如，眼睛的颜色可以是“黑色”“蓝色”和“褐色”，等等。因此，需要一种编码方法来将非数值型的类别转换为数值。我们很容易想到，可

Tony Einstein·2023-06-08 11:50

数据降维方法介绍（二）

数据降维方法介绍：第一种方法：多维尺度分析算法（二）姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院【嵌牛导读】多维尺度分析算法发展【嵌牛鼻子】多维尺度分析算法【嵌牛提问】多维尺度算法有哪些？

科技小白不能再白了·2023-06-08 09:56

自编码器（Autoencoder）应用场景

**数据降维**：自编码器可以用

A等天晴·2023-06-08 04:45

《精通特征工程》学习笔记（7）：自动特征生成：图像特征提取和深度学习

因此，与文本相比，图像和音频上的特征提取和特征工程要困难得多。计算机视觉研究的重点是人工定义的用于提取良好图像特征的流程。

Tony Einstein·2023-06-08 01:43

卷积神经网络python_TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN

CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一层卷积(滤波器)都会提取数据

weixin_39929813·2023-06-07 23:49

小月亮等风来·2023-06-07 23:32

精通数据科学笔记生成式模型

假设特征是条件独立，可用于文本分类，常作为原子模型与其他模型联结(connectionism)判别式分析：假设特征类别已知的条件下服从正态分布，允许自变量之间有相关关系，只能处理连续型变量，常用来进行数据降维和联结其他模型

techfei·2023-06-07 20:20

Datawhale Task3 特征工程学习笔记

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task3特征工程三、特征工程目标3.1特征工程目标对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理完成对于特征工程的分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结并打卡。

Wen Yu·2023-06-07 20:47

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程笔记

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task3特征工程¶三、特征工程目标Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的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。

小木屋_doh·2023-06-07 20:47

数据挖掘训练营特征学习笔记

本学习笔记为阿里云天池龙珠计划数据挖掘训练营的学习内容，学习链接为：-天池实验室-实时在线的数据分析协作工具，享受免费计算资源(aliyun.com)一、学习知识点概要对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理完成对于特征工程的分析

cp4Garvey·2023-06-07 20:14

天池龙珠数据挖掘训练营 Task3 学习笔记（特征工程）

天池龙珠数据挖掘训练营学习笔记天池龙珠数据挖掘训练营Task1学习笔记（赛题理解）天池龙珠数据挖掘训练营Task2学习笔记（数据分析）天池龙珠数据挖掘训练营Task3学习笔记（特征工程）天池龙珠数据挖掘训练营

cndrip·2023-06-07 20:43

特征工程

特征工程（FeatureEngineering）:将数据在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。1.数据理解目的：探索数据，了解数据，主要在EDA阶段完成。

csdnccfcsp·2023-06-07 20:09

《精通特征工程》学习笔记（5）：数据(特征)降维

1.数据降维通过自动数据收集和特征生成技术，可以快速获取大量特征，但不是所有特征都是有用的。数据降维就是在保留重要信息的同时消除那些“无信息量的信息”。

Tony Einstein·2023-06-07 20:38

Python3数据分析与挖掘建模（1）python数据分析的流程与概述

特征工程：根据问题的需求和数据的特点，对原始数据进行特征提取、转换和选择，以便

鮀城小帅·2023-06-07 19:46

《精通特征工程》学习笔记（3）：特征缩放的效果-从词袋到tf-idf

1.TF-IDF原理tf-idf是在词袋方法基础上的一种简单扩展，它表示词频-逆文档频率。tf-idf计算的不是数据集中每个单词在每个文档中的原本计数，而是一个归一化的计数，其中每个单词的计数要除以这个单词出现在其中的文档数量。词袋bow(w,d)=单词w在文档d中出现的次数tf-idf(w,d)=bow(w,d)*N/(单词w出现在其中的文档数量)N是数据集中的文档总数。分数N/(单词w出现在其

Tony Einstein·2023-06-07 19:36

时间序列分析与异常检测：使用RNN监测Nginx访问量

项目背景和动机1.2、RNN在时间序列分析中的应用1.3、本项目的整体思路2、数据介绍2.1、数据来源和类型2.2、数据集特征和统计描述2.3、问题定义和目标3、数据预处理3.1、数据清洗3.2、绘制图像3.3、特征工程

无敌小怪兽_Zz·2023-06-07 14:21

关于MLOps中的数据工程，你一定要知道的.......

1.数据收集2.数据探索3.数据处理4.特征工程5.暗线背景：21世纪以来，以Hadoop、Spark、Hive为代表的大数据工具，和以GoogleCloud、AWS、阿里云、华为云等为代表的公共云奠定了当今数据生态系统的基础

狐狸的帽子·2023-06-07 14:47

58506fd3fbed·2023-06-07 12:44

机器学习——特征工程——对数转换、Box-Cox转换

一、对数转换1、概念对数函数可以对大数值的范围进行压缩，对小数值的范围进行扩展。x越大，log(x)增长得越慢。如对下图一这个分布进行对数变换，较小数据之间的差异将会变大(因为对数函数的斜率很大)，而较大数据之间的差异将减少(因为该分布中较大数据的斜率很小)。如果你拓展了左尾的差异，减少了右尾的差异，结果将是方差恒定、形状对称的正态分布(无论均值大小如何)。我们以如下数据为例。biz_file=o

xia ge tou lia·2023-06-07 11:00

机器学习——特征工程

对于机器学习特征工程的知识，你是怎样理解“特征”在机器学习中，特征（Feature）是指从原始数据中提取出来的、用于训练和测试机器学习模型的各种属性、变量或特点。

他不是混子QAQ·2023-06-07 11:26

ML算法——KNN随笔【机器学习】【全国科技工作者日创作】

9.1、理论部分9.2、实现9.2.1、KNN手写实现9.2.2、KNNsklearn实现9.3、案例9、K-NearestNeighbors(KNN)9.1、理论部分K最邻近算法把一个物体表示成向量【特征工程

来杯Sherry·2023-06-07 05:57

Lesson14---卷积神经网络

14.1深度学习基础14.1.1深度学习的基本思想特征工程：尽可能选择和构建出好的特征，使得机器学习算法能够达到最佳性能。

YoLo-8·2023-06-07 01:08

第十五届“华中杯”大学生数学建模挑战赛-C 题空气质量预测与预警-思路解析

思路提要：首先需要对给出的数据进行基本的数据处理（数据读取与查看、空缺值填补、异常值剔除等），接着需要筛选与PM2.5浓度变化有关的因素，该题实质是特征工程（筛选），常用的方法有方差过滤、卡方检验、相关系数

lichensun·2023-06-07 00:45

信用贷款违约预测

通过可视化发现和业务理解构造相应特征工程刻画违约用户画像，最后进行建模预测。importnumpyasnpimportmatplotlibimportmatplotlib.pypl

Bai0206·2023-04-21 13:10

基于 Flink ML 搭建的智能运维算法服务及应用

摘要：本文整理自阿里云计算平台算法专家张颖莹，在FlinkForwardAsia2022AI特征工程专场的分享。

·2023-04-21 10:27

【python】选择特征达成数据降维

使用特征选择的方式进行数据降维。VT——方差选择法首先计算每个特征的方差，对于未到阈值的方差特征做消除处理。

青木1909·2023-04-21 06:13

t-SNE算法可视化数据和卷积层

目录一、可视化数据二、可视化卷积层一、可视化数据t-SNE算法是一种用于数据降维和可视化的非线性方法。

酒与花生米·2023-04-21 06:37

Principal Components Analysis (PCA) and Factor Analysis (FA) 主成分分析与因子分析

数据降维目的：找到正确的分析指标，同时减少数据损失（许多变量间可能会出现相关，但是我们不能盲目提出剔除变量）n维空间中的n个点一定能在一个n-1维子空间中分析PCAandFAbothobjectives

FLL_SEA·2023-04-20 20:37

知识图谱（七）——事件抽取

__盛夏光年__·2023-04-20 17:44

人口普查数据集独热编码转换

人口普查数据集独热编码转换描述在机器学习中，数据的表示方式对于模型算法的性能影响很大，寻找数据最佳表示的过程被称为“特征工程”，在实际应用中许多特征并非连续的数值，比如国籍、学历、性别、肤色等，这些特征被称为离散特征

九灵猴君·2023-04-20 13:19

R -- 用psych包做主成分分析

主成分分析主成分分析是一种数据降维方式，他将大量相关变量转化为一组很少的不相关的变量，这些不相关的变量称为主成分。

All_Will_Be_Fine噻·2023-04-20 09:28

ML之PySpark：基于PySpark框架针对boston波士顿房价数据集利用lightgbm算法(评估)实现房价回归预测案例应用

PySpark框架针对boston波士顿房价数据集利用lightgbm算法(评估)实现房价回归预测案例应用#1、定义数据集#1.1、创建SparkSession连接#1.2、读取数据集#2、数据预处理/特征工程

一个处女座的程序猿·2023-04-19 22:26

数据挖掘实践（金融风控-贷款违约预测）Task1&2

Link:数据挖掘实践（金融风控）文章目录Task1赛题理解2天赛题要求赛题数据字段表评测标准提交结果个人理解思路比赛流程参考代码比赛指标Task2EDA3天Task3特征工程3天Task4建模与调参3

rr_forever·2023-04-19 18:49

B.数据挖掘机器学习[三]---汽车交易价格预测详细版本｛特征工程、交叉检验、绘制学习率曲线与验证曲线｝

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘。本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现

汀、人工智能·2023-04-19 18:17

机器学习实战——特征工程+xgboost股票预测

前言用上证50只股票的以上特征训练xgb模型预测当天的close。代码见文末["open","high","low","volume","price_change","ma5","ma10","ma20","p_change","v_ma5"

只会git clone的程序员·2023-04-19 17:57

机器学习特征工程

文章目录一、数据预处理1.缺失值处理1.1删除1.2统计值填充1.3前后向值填充1.4直接忽略1.5模型预测2.异常值处理二、特征提取1.数值型特征提取1.1标准化与缩放1.1.1标准化（Standardization）1.1.2归一化（Normalization）1.1.3区间缩放（scaling）1.2非线性标准化（log）1.3分桶2.类别型特征提取2.1序号编码（OrdinalEncodi

不忘初欣丶·2023-04-19 10:19

不看错过好几亿！5分钟学会用Python预测美股价格

5分钟学会用Python预测美股价格预测股票价格特征工程将使用这三种机器学习模型来预测股票：简单线性分析，二次判别分析（QDA）K最近邻（KNN）。首先，先编写几个函数功能：高低百分比和百分比变化。

python大大·2023-04-19 07:50

matlab 数据降维和重构_核主成分分析（Kernel PCA, KPCA）的MATLAB 实现

前言核主成分分析(KPCA)是一种非线性数据处理方法，其核心思想是通过一个非线性映射把原始空间的数据投影到高维特征空间，然后在高维特征空间中进行基于主成分分析(PCA)的数据处理。KPCA通常有以下主要应用：降维特征提取去噪故障检测由于KPCA的原理已经有很多文章介绍了，本文不再赘述，侧重是介绍KPCA的MATLAB实现。KPCA建模流程KPCA的建模流程如下[1]：获取训练数据计算核矩阵核矩阵中

weixin_39626162·2023-04-19 02:50

核主元分析 KPCA及matlab代码

代码的文章转载链接：f核主元分析(KernelPrincipalComponentAnalysis,KPCA)–MATLAB中文论坛(ilovematlab.cn)原博主处有打包matlab代码对于简单的数据降维

FDA_sq·2023-04-19 02:19

特征工程(八)特征工程案例分析(2)—利用逻辑回归预测泰坦尼克号生存率

泰坦尼克号将乘客分为一等舱、二等舱、三等舱三个等级，等级不同决定了安全设施、娱乐设施、餐饮等的不同，对生存率有一定影响。那是个绅士的年代，船难时，很多男士放弃逃生机会优先女士孩子逃生，然后慷慨赴死，性别年龄也是影响生存率的因素之一。根据背景初步判断船舱等级、乘客年龄、性别是影响生存率的因素。一些人比其他人更有可能生存，比如妇女，儿童和上层阶级。什么样的人在泰坦尼克号中更容易存活？下载数据地址如下：

undo_try·2023-04-19 02:44

Wide&Deep论文翻译

通过特征交叉带来的Memorization(记忆能力)非常有效和可解释，然后generalization(泛化能力)需要更多的特征工程的成本。

独影月下酌酒·2023-04-19 01:17

DeepFM论文翻译

尽管有很大进步，现有的方法无论对低阶还是高阶的交叉特征，似乎还是有很强的bias,或者需要专门的特征工程。本文，我们证明了得出一个能强化高阶和低阶交叉特征的端到端模型是可能的。

独影月下酌酒·2023-04-19 01:44

DeepFM论文详解

目前的CTR预估模型，实质上都是在“利用模型”进行特征工程上狠下功夫。传统的LR，简单易解释，但特征之间信息的挖掘需要大量的人工特征工程来完成。

你不定积分没加C�·2023-04-19 01:44

2021-04-16

接下来一般要结合模型的效果以及特征工程等来分析数据的实际建模情况，根据自己的一些理解，查阅文献，对实际问题做出判断和深入的理解。引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的

4d2551dd443a·2023-04-18 19:31

【机器学习实践系列二】数据挖掘-二手车价格交易预测（含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等）

探索载入各种数据科学以及可视化库载入数据总览数据概况判断数据缺失和异常了解预测值的分布特征分为类别特征和数字特征，并对类别特征查看unique分布数字特征分析类别特征分析用pandas_profiling生成数据报告特征工程导入数据删除异常值特征构造

汀、人工智能·2023-04-18 15:41

机器学习笔记（一）之特征工程、特征处理方法、特征构建

特征工程特征使用方案可用性评估特征获取方案特征处理特征清洗预处理单个特征多特征衍生变量特征处理特征构建特征提取方法特征使用方案这里我们要思考要实现我们的目标需要哪些数据答：基于我们的专业知识，尽可能找出对因变量有影响的所有自变量

Charity_st·2023-04-18 10:58

2019饿了么算法秋招面试经验

特征工程的具体方式有哪些。特征工程怎么加入到神经网络中。特征工程怎么加入到机器学习方法中。GBDT和xgb的

MarioBai·2023-04-18 06:12

机械学习模型训练常用代码（随机森林、聚类、逻辑回归、svm、线性回归、lasso回归，岭回归）

南师大蒜阿熏呀·2023-04-18 00:49

推荐频道

特征工程-数据降维