特征工程-数据降维第35页

深度学习笔记

1深度学习介绍1.1深度学习与机器学习的区别1.1.1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，将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型

每天都要学习呀·2022-11-27 20:15

深度学习-简单部分笔记

深度学习深度学习是机器学习的一部分其中最重要的是特征工程：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如何逼近这个上限神经网络就是一个黑盒子做各种个样的变换然后得出一个结论对特征数据自动提取计算机可以认识学习的一个过程深度学习就是计算机学习深度学习应用无人驾驶高速车站计算机视觉的识别深度学习必须是自然语言处理以及计算机视觉图像数据

小胡的博客号Aoife艺馨·2022-11-27 20:40

dataloader重构与keras入门体验

01dataloader加缓存dataloader做数据特征工程与数据自动标注。因子一多，计算量较大，每次启动都计算

AI量化投资实验室·2022-11-27 19:57

机器学习模型与backtrader框架整合

我们前面已经完成了数据标注，特征工程，数据集划分，模型准备，训练与评估等等。在测试集上生成pred_score用于排序即可。01排序算子排序算子，就是在候选池或者已选择的标的池里，按

AI量化投资实验室·2022-11-27 19:53

【工具包】目标检测Label类别和Boundingbox分析统计工具包

文章目录引言实战篇引言上篇工具包，主要是特征工程：清洗数据【工具包】目标检测label-image剔错去重等清洗工具包所以这次主题是特征理解：我的数据集里有什么不少刚入门小伙伴去参加kaggle比赛，拿着

小菜学AI·2022-11-27 18:27

机器学习中常见的标准化和归一化方法

特征工程是机器学习中非常重要的一个环节，业内有句话是这么说的“数据决定了机器学习的上限，而算法和模型是逼近这个上限”。

zuolixiangfisher·2022-11-27 17:07

Kaggle_Titanic 数据分析 (初学者速通篇)

&sklearnPycharm调用文件数据实现数据分析查看数据图以及对应参数回顾总体方法一、数据清洗（DataCleaning）二、探索性可视化（ExploratoryVisualization）三、特征工程

Flying_fish7·2022-11-27 10:51

数据分析与机器学习学习笔记--聚类算法

此外，他还能进行数据摘要、数据降维与数据压缩。总之一句

蜡笔小新丶不小心·2022-11-27 08:24

变分自编码器（VAES)

Dimensionalityreduction,PCAandautoencodersDimensionalityreduction我们清楚，数据降维其实都是减少数据的特征数量，如果把encoderencoderencoder

big_matster·2022-11-27 07:47

CycleGAN详解

VAE可以作为一种数据降维的方法，可以尝试做特征解耦，然后做风格图像合成等任务。GAN网络简单高效，通过判别器和生成器的互相“拆台”，共同完成模型训练。

Soheyi·2022-11-27 07:17

ccc-sklearn-3-特征工程

1.特征工程基本概念将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程。通过挑选最相关的特征，提取特征以及创造特征来实现。其中创造特征常以降维算法的方式实现。

扔出去的回旋镖·2022-11-27 05:16

机器学习sklearn-特征过程及数据预处理

目录1基本概念1.1sklearn中的的数据预处理和特征工程2数据预处理Preprocessing&Impute2.1数据无量纲化2.1.1数据归一化2.1.2数据标准化2.2缺失值2.3处理分类型数据

kongqing23·2022-11-27 05:45

刘建平Pinard的博客配套代码

pinard刘建平Pinard目录机器学习基础与回归算法机器学习分类算法机器学习聚类算法机器学习降维算法机器学习集成学习算法数学统计学机器学习关联算法机器学习推荐算法深度学习算法自然语言处理算法强化学习算法特征工程与算法落地强化学习文章与代码

fun. 逗~·2022-11-27 04:21

【深度学习】torch.nn.Flatten()和torch.flatten()的区别

torch.nn.Flatten和torch.flatten两个函数的区别在深度学习模型训练和测试之前，通常要对tensor数据进行预处理，在处理过程中，涉及到将高纬度数据降维的操作。

自由之翼explore·2022-11-26 17:29

少样本苹果分类机器深度学习

不可穷尽，图像处理步骤：1，数据增强,扩充确认为普通苹果的样本数量2，特征提取,使用VGG16模型提取图像特征3，Kmeans模型尝试普通/其他苹果聚类，查看效果4，Meanshift模型提升模型表现5，数据降维

qq_45860901·2022-11-26 13:37

TSNE—聚类结果可视化

而TSNE提供了一种有效的数据降维模式，是一种非线性降维算法，让我们可以在2维或者3维的空间里展示聚类结果。一、TSNE参数解析 t-SNE是一个可视化高维数据的工具。

哎呦-_-不错·2022-11-26 12:14

机器学习-特征工程中的样本不均衡处理方法

如果你才开始学习机器学习，那么你使用过的数据集很大程度上都是简单、普通、规整的。其中一个原因就是，当你构建分类器时，样本类都是平衡的。在教学中，数据集通常是处理过的，这样才能够把注意力集中在特定算法或技巧上，而不被其它问题干扰。一般情况下，你遇到的样本类似下方的二维图表，其中的点代表样本、点的不同颜色（或形状）代表类：分类算法的目标是尝试学习出一个能够分辨二者的分离器（分类器）。根据不同的数学、统

taoKingRead·2022-11-26 12:31

Python！使用机器学习预测2022世界杯

2022年国际足球成绩国际足联世界排名1992-2022数据分析及预处理对1872年至2022年国际足球成绩进行分析和预处理对国际足联世界排名1992-2022的数据集进行分析和预处理对两表进行merge特征工程封装一个判断输赢的函数假设的检验特征衍生对特征工程后的数据集进行数据分析利用小提琴图和箱线

系甘·2022-11-26 09:48

零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测task3

特征工程直接上代码#导包importpandasaspdimportnumpyasnpimporttsfreshastsffromtsfreshimportextract_features,select_featuresfromtsfresh.utilities.dataframe_functionsimportimpute

xiaobaitige123·2022-11-26 08:47

数据挖掘天池竞赛——心电图心跳信号多分类预测Task3特征工程

特征过程详细部分，后续再补记录代码部分#导包importpandasaspdimportnumpyasnpimporttsfreshastsffromtsfreshimportextract_features,select_featuresfromtsfresh.utilities.dataframe_functionsimportimpute数据之前已经导入过#对心电特征进行行转列处理，同时为每

珞沫·2022-11-26 08:14

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task2 数据分析

引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题

沧浪之水、·2022-11-26 08:12

图神经网络的表示学习以及图神经网络笔记

表示学习也就是特征学习，特征提取分为特征工程和特征学习，特征学习强调人工，机械劳动，特征学习是采用技术进行特征提取参考资料：https://www.jianshu.com/p/c76cb0ce3c8aGNN

倪风俠·2022-11-26 08:07

数据挖掘——时间序列算法之平滑法

注意，这不是特征工程，而是算法（暂时是这样理解的，毕竟目前还没使用过这些方法做特征工程）。关于其他时间预测算法详

macan_dct·2022-11-26 07:53

百面机器学习

文章目录数学与智力题线性代数行列式矩阵运算概率论与数理统计排列组合概率计算数理统计智力题1.特征工程归一化类别特征编码高维组合特征的处理组合特征文本表示模型Word2Vec2.模型评估RMSEPRFβF

数学工具构造器·2022-11-26 07:05

怎么提取图片里的颜色？图像颜色特征提取

图像的颜色一直是研究和关注的热点，也是特征工程不可或缺的feature，今天就简单介绍一种非常基础的颜色的rgb特征。

paperClub·2022-11-26 07:00

深度学习 PyTorch学习笔记

深度学习1区别传统机器学习：特征工程【找出可能影响结果的那些变量】神经网络：不需要处理原始数据，只要定义一个神经网络模型，然后把数据传输给它，让他自己学习什么特征有用神经网络–复杂函数集三要素：模型，算力

Knight.Panda·2022-11-25 23:26

特征工程(五)特征选择(3)—基于模型的特征选择

1、SelectKBest和自然语言处理importpandasaspd#读取推文数据集tweets=pd.read_csv('../data/twitter_sentiment.csv',encoding='latin1')tweets.head()#从sklearn中导入网格搜索模块fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV#创建一个函数，用来评

undo_try·2022-11-25 23:12

《特征工程入门与实践》读书笔记三

文中涉及的代码均来自于《特征工程入门与实践》的对应章节的内容。7.特征转换和特征选择相比，区别在于：特征选择得到的特征属于原始数据集中的特征集合，但是特征转换得到的特征并不是如此。

PasPerCon·2022-11-25 23:09

特征工程(八)特征工程案例分析(1)—面部识别

1、加载面部识别数据集fromsklearn.datasetsimportfetch_lfw_peopleimportnumpyasnpfromsklearn.decompositionimportPCAimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_mo

undo_try·2022-11-25 23:34

数（1）奇异值分解(SVD)原理详解及推导（转）

可以用SVD来证明对任意M*N的矩阵均存在如下分解（这个可以应用在数据降维压缩上！在数据相关性特别大的情况下存储X和Y矩阵比存储A矩阵占用空间更小！）

1candobetter·2022-11-25 21:52

机器学习——特征工程——数据的标准化（Z-Score,Maxmin,MaxAbs,RobustScaler,Normalizer）

数据标准化是一个常用的数据预处理操作，目的是处理不同规模和量纲的数据，使其缩放到相同的数据区间和范围，以减少规模、特征、分布差异等对模型的影响。比如线性回归模型、逻辑回归模型或包含矩阵的模型，它们会受到输入尺度（量纲）的影响。相反，那些基于树的模型则根本不在乎输入尺度（量纲）有多大。如果模型对输入特征的尺度（量纲）很敏感，就需要进行特征缩放。顾名思义，特征缩放会改变特征的尺度，有些人将其称为特征归

xia ge tou lia·2022-11-25 19:49

rolin-刘瑞·2022-11-25 17:41

深度学习推荐系统笔记（一）架构特征篇

sjz_hahalala479·2022-11-25 17:11

深度学习中的特征工程——不同数据类型与采用的处理方式

之前关于特征工程的blog：https://blog.csdn.net/qq_33472765/article/details/86422199什么是特征工程？

MXuDong·2022-11-25 17:10

深度学习推荐系统之“输入”特征工程

兆比特·2022-11-25 17:01

pca 累积方差贡献率公式_特征工程 | PCA降维

基本思想主成分分析(PCA)是一种多元统计方法，主要利用降维的思想，在损失很少信息的前提下，把多个变量转化为少数几个互不相关的综合变量，各综合变量即称为主成分。简单来说，主成分与原变量之间应有如下关系：主成分是原变量的线性组合；各主成分之间互不相关；主成分的数目远远小于原变量的数目，且保留了原变量绝大多数信息。假设有p个变量，分别用表示，随机向量，设随机向量X的均值为μ，协方差矩阵为Σ。对X进行线

苏瑞文·2022-11-25 14:35

主成分分析与因子分析

为了能够充分有效的利用数据，化繁为简是一项必做的工作，希望将原来繁多的描述变量浓缩成少数几个新指标，同时尽可能多的保存旧变量的信息，这些分析过程被称为数据降维。

感谢地心引力·2022-11-25 14:33

极简sklearn-决策树(二)

第二步就是特征工程，sklearn当中的数据集往往很完美，没有缺失数据，但现实中的数据集有很多的问题，需

隐形喷火龙·2022-11-25 13:38

基于主成分分析(PCA)的人脸识别具体实现

主要是通过数据降维的方式：降维主要是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的，同时可以为我们节省大量的时间和成本。

偷了月亮的猫猫·2022-11-25 13:37

基于主成分分析（PCA）的人脸识别技术

1、实验目的（1）学习主成分分析（PCA）的基础知识；（2）了解PCA在人脸识别与重建方面的应用；（3）认识数据降维操作在数据处理中的重要作用；（4）学习使用MATLAB软件实现PCA算法，进行人脸识别

墨池有雨·2022-11-25 13:36

机器学习（1）机器学习基础 && 鸢尾花数据集

3、数据集返回值介绍二、鸢尾花数据集（实战）1、首先是获取数据集2、显示数据集信息（可以不要）三、数据集划分1、数据集划分API2、代码及效果总代码一、机器学习基础理论1、机器学习过程获取数据数据处理特征工程

_睿智_·2022-11-25 13:19

【数据准备和特征工程】1-1感知文件中的数据

1.1.1CSV文件path="../data/cities.csv"#随便找的一个csv文件importcsvf=open(path)data=csv.reader(f)#①forlineindata:print(line)['name','area','population','longd','latd']['Nanjing','6582.31','8004680','118.78','32.

超级虚空·2022-11-25 12:18

【数据清理与特征工程】2-数据清理

文章目录2-0基本概念2-1转化数据类型案例CustomerNumberPercentGrowth2016&2017JanUnitsMonth-day-yearActive练习练习2-2处理重复数据基础知识项目案例2-3处理缺失数据问题1：为什么有缺失值？缺失值产生的原因缺失值类型完全随机缺失(MCAR)随机丢失(MAR)不随机丢失(NMAR)问题2：如何分析缺失值？问题3：缺失值需要处理吗？问题

超级虚空·2022-11-25 12:18

常见特征工程操作

常见的特征工程包括：异常处理：1.通过箱线图（或3-Sigma）分析删除异常值；2.BOX-COX转换（处理有偏分布）；3.长尾截断；特征归一化/标准化：1.标准化（转换为标准正态分布）；2.归一化（抓换到

有害诗篇·2022-11-25 11:01

【ML特征工程】第 3 章：文本数据：扁平化、过滤和分块

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录

Sonhhxg_柒·2022-11-25 11:05

【ML特征工程】第 1 章：机器学习管道