特征工程-数据降维第25页

Python机器学习：sklearn调包建模

特征工程完成了之后，就开始训练模型啦。这里用随机森林这个模型举例。

紫昂张·2023-01-09 14:17

DeepFM模型介绍

DeepFM实践场景FM模型DeepFM模型代码实践场景CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率，在特征工程中，二阶特征的交叉非常重要，但是人为的特征交叉及其繁琐，且需要很多领域和业务经验

舟·2023-01-09 13:07

DeepFM模型

尽管现有的方法都取得很大的成功，对于低阶和高阶的特征交互研究很少，还需要一些实验和特征工程。在本文中，我们展示了低阶和高阶交互的端对端学习。

Rory602·2023-01-09 13:35

机器学习流程(三)-特征工程

目录一、数据预处理1.异常值处理2.缺失值处理3.不均衡样本-数据采样1.欠采样（undersampling）2.过采样（oversampling）3.阈值移动4.基于聚类的过采样方法4.时间类型数据处理5.文本类型数据处理6.数据有偏分布处理1.Box-Cox2.使倾斜分布对称3.非线性关系转换成线性二、特征处理1.标准化、归一化处理1.标准化2.区间缩放法3.归一化2.连续特征离散化1.定量特

why do not·2023-01-09 12:30

数据挖掘与数据分析（四）—— 预处理理论（1） —— 特征工程 Feature Engineering

这就是特征工程要做的事，它的目的就是获取更好的训练数据。特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。简而言之，特征工程就是一个把原始数据转变成特征的过程，这些特

hxxjxw·2023-01-09 12:57

一、中文自然语言处理的完整机器处理流程 nlp笔记

：1.数据清洗：整理出感兴趣的内容2.分词：将文本全部进行分词，基于字符串匹配，统计的分词方法，规则的分词方法3.词性标注：形容词，动词，名词等4.去停用词：标点符号，人称，语气词等，由具体场景定3.特征工程

酒窝写代码·2023-01-09 12:27

机器学习项目开发过程/步骤(基于scikit-learn)

机器学习项目开发步骤1.获取数据集2.读入数据集、探查数据3.数据预处理4.特征工程5.划分数据集6.模型|算法选择7.创建算法模型实例对象(给出一些超参数)8.训练模型9.模型评估10.模型的序列化(

翩若惊鸿_·2023-01-09 10:04

在线学习(online learning)总结

一、背景传统机器学习开发流程基本是：数据收集->特征工程->模型训练->模型评估->保存模型->线上模型预测。

NO PAIN_NO GAIN·2023-01-09 07:34

周志华《机器学习》——降维与度量学习

根据对降维后数据的要求不同，有如下几种常用的数据降维方法：1、MD

zzmmhxs·2023-01-08 15:26

012用于癫痫发作预测的半扩张卷积神经网络-2021

经典的机器学习算法和各种特征工程方法已成为癫痫发作预测的支柱，但性能是可变的。在这项工作中，我们首先提出

爱吃榴莲的妹妹·2023-01-08 12:18

【阶段三】Python机器学习02篇：机器学习项目流程

本篇的思维导图：机器学习项目流程大致分为以下6个环节：（1）项目背景(问题定义)（2）数据收集(3)数据预处理与探索性数据分析(4)特征工程（5）构建模型：机器学习模型（算法）的选择

胖哥真不错·2023-01-08 11:38

降维和聚类——PCA & K-means

降维：PCA算法PCA算法也叫主成分分析（principalcomponentsanalysis），主要是用于数据降维的。

学渣渣渣渣渣·2023-01-08 10:48

数据降维与机器学习算法

目录一、数据降维1.特征选择2.主成分分析（PCA）3.降维方法使用流程二、机器学习开发流程1.机器学习算法分类2.机器学习开发流程三、转换器与估计器1.转换器2.估计器一、数据降维机器学习中的维度就是特征的数量

Swayzzu·2023-01-08 10:09

机器学习常见问题

机器学习一些常见问题特征工程是什么？

回想sy·2023-01-08 10:25

机器学习常见问题总结

文章目录1特征工程1.1特征归一化1归一化方法2为什么需要归一化1.2类别型特征1.3组合特征1.4文本表示能力1Word2Vec2Word2Vec和LDA区别联系2模型评估2.1评估指标2.2ROC和

Weiyaner·2023-01-08 10:53

时间序列问题案例分析Kaggle M5 Forecasting（代码+数据）

EDA1.探索性数据分析数据FirstLook（类型，每列的意义，目标值）数据检查和清洗（主键判重、空值，异常值检测）异常值检测趋势作图Downcast提取时间相关特征小结作业1.x构建树模型解决方案2.特征工程

赵孝正·2023-01-08 10:46

Python机器学习建模的标准流程（特征工程+建模调参+模型评估+全流程可视化）

进击的西西弗斯·2023-01-08 09:03

数据降维和特征选择的区别，特征选择常用算法综述，用于文本分类的特征选择算法

两个容易混淆的概念：数据降维和特征选择的区别用于文本挖掘分类的特征选择算法：参考（1）DF(DocumentFrequency)文档频率统计特征词出现的文档数量，用来衡量某个特征词的重要性。

一只tobey·2023-01-08 09:50

特征选择、数据降维与聚类的区别与联系

特征选择和数据降维的目的都是使得数据的特征数目（属性值/维数）减小，但是二者却有着本质的不同。

kaohoooo·2023-01-08 09:47

基于Python+JavaScript的面向文本分析的交互式主题建模可视化分析系统

主题模型的发展及研究现状21.1.2目前存在的问题31.1.3本课题的研究意义31.2研究内容和主要工作31.3本文的组织结构3二、核心算法32.1文本预处理42.2大型语料库的内存优化62.3UMAP数据降维

biyezuopin·2023-01-08 06:00

2020 AI 算法工程师常见知识点整合

算法工程师基础理论0.写在前面机器学习流程基本概念数据从数据到答案将原始数据映射到特征模型：数据关系的近似描述高屋建瓴1.特征工程预处理：将原始数据变为特征向量1.数值变量：归一化/标准化处理1.1归一化

Robin_Pi·2023-01-08 06:27

吴恩达《机器学习》——PCA降维

PCA降维1.主成分分析1.1数据降维动机1.2PCA降维目标问题分析2.PCA数学原理分析2.1求协方差矩阵的碎碎念2.2PCA实现方法3.Python实现3.1进行人脸数据压缩数据集、源文件可以在Github

Ace2NoU·2023-01-08 02:16

机器学习过程概述

机器学习概述1.机器学习工作流程1.1机器学习工作流程1.获取数据2.数据基本处理3.特征工程4.机器学习(模型训练)5.模型评估结果达到要求，上线服务没有达到要求，重新上面步骤1.2数据集介绍数据集中一行数据一般称为一个样本

ＪＩＮＣＨＥＮＧ０４０８·2023-01-07 18:52

特征工程(文本特征提取CountVectorizer、TF-IDF 分词jieba、归一化、标准化 )、python示例

特征工程是什么特征工程是将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了模型对未知数据预测的准确性如把一段文字转化为矩阵：数据的特征抽取sklearn特征抽取APIsklearn.feature_extraction

weixin_961876584·2023-01-07 15:10

踩实底子|每日学习|02-特征工程和文本特征提取【下】

前文说到，特征工程是为了预测结果数据的处理步骤，也简单用了一两个实例说明了文本特征的提取，其中字典特征提取和文本特征主要是将特征数据化，也就是one-hot编码。

云胡实验室·2023-01-07 15:05

我的python笔记之鸢尾花种类预测实现

2、步骤分析在写机器学习的代码的时候，一定要记得先写主要步骤，然后再细分这些步骤，这样编程思路清晰，在以后的学习复习过程中会很方便2.1获取数据集2.2数据基本处理2.3特征工程2.4机器学习（模型训练

JunQiuPython·2023-01-07 12:32

特征工程

一、特征工程是什么有这么一句话在业界广泛流传：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。那特征工程到底是什么呢？

一路前行1·2023-01-07 08:46

特征工程系列：笛卡尔乘积特征构造以及遗传编程特征构造

原创：JunLiang木东居士1周前特征工程系列：笛卡尔乘积特征构造以及遗传编程特征构造本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。

J-JunLiang·2023-01-07 07:33

特征工程原理（二）

前边文章讲了特征工程的定义、特征处理和特征转换；本节继续特征特征相关的内容，主要讲特征的选择。四、特征选择4.1特征选择的定义特征选择是在数据分析和建模中最常用的特征降维手段。

Andy_shenzl·2023-01-07 07:57

机器学习（十）：机器学习训练速度的提升技巧

编程语言：Python操作系统：Windows机器学习中最耗时也是最核心的两个阶段，一个就是特征工程，另一个就是训练过程了，训练过程，少则几个小时，多则几天，这个总是会占用不少时间，如果赶在向领导汇报或者业务方需要结果的是

打不死的小黑·2023-01-07 07:27

Scikit-learn_Scikit-learn概述

Scikit-learn的官方文档一.Scikit-learn的功能分类分类回归聚类数据降维模型选择数据预处理二.Scikit-learn的子模块linear_model：线性模型子模块cluster：

飞Link·2023-01-07 06:44

时间序列预测

关注微信公众号“时序人”获取更好的阅读体验时间序列知识整理系列时间序列统计分析时间序列聚类时间序列预测时间序列回归时间序列特征工程时间序列补缺时间序列异常检测写在前面时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息

VachelHu·2023-01-07 04:07

模型融合Stacking和Blending

模型融合BlendingStacking区别各种比赛中常常见到在特征工程和调参取不到太大的进步的时候，转而进行模型融合操作。常用方法用Stcaking和Blending，该文记录一下学习使用中的情况。

Sigyc·2023-01-06 20:54

论文解读《通过迭代特征表示计算预测物种特异性酵母DNA复制起源》

然而，现有的ORIs计算预测器有一定的限制，如只构建单特征编码模型，有限的系统特征工程工作，以及无法验证模型的鲁棒性。因此，我们开发了一

HXH@·2023-01-06 16:58

深度学习和普通机器学习之间有何区别？

因此，深度学习的目标是克服单调乏味的特征工程任务的挑战，并帮助将传统的神经网络进行参数化。现在，为了引入深度学习，让我们来看看一个更具体的例子，这个例子涉及多层感知器(MLP)。在MLP中，“感

36大数据·2023-01-06 14:36

【机器学习】KNN算法实战项目三：金融贷款策略分类

KNN算法实战项目三：金融贷款策略分类3金融贷款策略中的KNN分类3.1模块导入与数据加载3.2数据EDA3.2.1数据预处理3.2.2数据可视化3.2.3特征工程3.3模型创建与应用3.4模型对比手动反爬虫

百木从森·2023-01-06 13:28

数据挖掘项目实战—Kaggle入门竞赛：房价预测之EDA与特征工程

文章目录一、房价预测比赛介绍数据集介绍二、EDA与特征工程房价预测网址一、房价预测比赛介绍房价回归预测，依据一个房子的全方位信息，包括面积、地段、环境等79个变量来预测出房子的价格。

哎呦-_-不错·2023-01-06 11:33

【机器学习之特征工程】数据预处理、特征选择、降维及不平衡处理

目录：1.什么是特征工程？

Sciengineer-Mike·2023-01-06 11:03

机器学习算法构建流程

数据挖掘流程：我在天池做过一些比赛，比如新人赛里面的o2o，但对于建模前的一些准备（特征工程或者说叫数据挖掘）并没有什么概念，网上也并没有找到相应的资料。

隔壁王者新·2023-01-06 11:33

【数据挖掘】机器学习算法建模实操完整流程（基于Kaggle数据集）

摘要大部分初学者在学习机器学习算法的时候，常常使用的是像Bostonhousing，titanicdataset，Irisdata等等这样的赶紧数据集，不需要做太多的数据预处理和特征工程。

Sciengineer-Mike·2023-01-06 11:01

python医疗发票信息抽取_数据预处理之抽取文本信息（2）

数据预处理主要是将原始数据经过文本抽取、数据清理、数据集成、数据处理、数据变换、数据降维等处理后，不仅提高了数据质量，而且

weixin_39626690·2023-01-06 10:34

特征工程系列：特征筛选的原理与实现（上）

由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。那特征工程是什么？特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能

木东居士·2023-01-06 07:12

深度学习：特征工程

搬运：使用sklearn做单机特征工程特征工程：有这么一句话在业界广泛流传：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。那特征工程到底是什么呢？

潜心学习的渣渣·2023-01-06 07:41

特征工程系列：时间特征构造以及时间序列特征构造

文章系列：特征工程系列：数据清洗特征工程系列：特征筛选的原理与实现特征工程系列：特征预处理特征工程系列：特征构造特征工程系列：时间特征构造以及时间序列特征构造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

安替-AnTi·2023-01-06 07:40

机器学习中的特征建模（特征工程）和算法选型建模 - 以暴力破解识别为例

catalogue1.特征工程是什么？有什么作用？2.特征获取方案-如何获取这些特征？

stay_foolish12·2023-01-06 07:38

特征工程原理（一）

一、定义在机器学习原理中讲过机器学习的基本流程，其中很重要的一个环节就是特征工程。

Andy_shenzl·2023-01-06 07:00

Python机器学习(1)——机器学习概述，数据集的基本使用

文章目录一、人工智能概述二、什么是机器学习三、特征工程3.1数据集3.2特征工程一、人工智能概述1.机器学习是人工智能的一个实现途径2.深度学习是由机器学习的一个方法（人工神经网络）发展而来的3.机器学习

叶卡捷琳堡·2023-01-05 22:55

机器学习项目流程

机器学习项目流程1.理解实际问题，抽象为机器学习能处理的数学问题2.获取数据3.特征工程4.模型训练、诊断、调优5.模型验证、误差分析6.模型融合在微博上看到七月算法寒老师总结的完整机器的学习项目的工作流程

程序员酱油哥·2023-01-05 22:53

t-SNE数据降维可视化

t-SNE数据降维可视化–潘登同学的MachineLearning笔记文章目录t-SNE数据降维可视化--潘登同学的MachineLearning笔记t-SNE的基本思想SNE(StochasticNeighborEmbedding

PD我是你的真爱粉·2023-01-05 22:16

一种用于数据降维可视化算法t-SNE，Python实现，欢迎批评指正。

1.t-SNE集成在机器学习库scikit-learn中2.本文中的数据仅有三个特征(3波段，bgr)3.样本数据存储在csv中，由遥感图像及标签数据转换得到4.类别35.样本数量3000#-*-coding:utf-8-*-'''@Time:2022/9/1020:47@Author:lutingyu@FileName:t-SNE.py.py@Software:PyCharm@descrbtio

hrb_Yu·2023-01-05 22:45

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