特征工程-数据降维第42页

《Learning Spark》第十一章：Spark（MLlib）与机器学习

1）他算法的输入是需要转化一下的（向量），我看到的大多是通过了某种特征工程的东西，然后这种就已经是满足的数据格式了，不知道普通的矩阵向量应该怎么弄呢？map？2）

V丶Chao·2022-10-24 07:18

Recsys2021 | 基于Transformer的会话推荐

文文学霸·2022-10-23 09:24

【菜菜的sklearn课堂笔记】数据预处理和特征工程-数据预处理-编码与哑变量 & 二值化与分段

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili处理分类型特征：编码与哑变量多标签和特征在数据收集完毕的时候，都不是以数字来表现的。比如说，学历的取值可以是["小学"，“初中”，“高中”，"大学"]，付费方式可能包含["支付宝"，“现金”，“微信”]等等。在这种情况下，为了让数据适应算法和库，我们必须将数据进行编码

烧灯续昼2002·2022-10-22 07:39

隐式神经流：一种网格无关的时空耦合数据降维范式

前言隐式流(INR)表示在3D视觉中是一个新型的领域，也是一个非常热门的领域，可以看作是PDE的范式Pan,Shaowu,StevenL.Brunton,andJ.NathanKutz."NeuralImplicitFlow:amesh-agnosticdimensionalityreductionparadigmofspatio-temporaldata."arXivpreprintarXiv:

·2022-10-22 00:19

大数据分析案例-对电信客户流失分析预警预测

目录1.项目背景2.项目简介2.1数据说明2.2变量介绍2.3技术工具3.算法原理4.项目实施步骤4.1导入数据4.2理解数据4.3数据预处理4.4数据可视化4.5特征工程4.6建立模型5.实验结论与建议

艾派森·2022-10-21 07:24

谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载)

本文转自：http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择(32PPT下载)2017-01-26新智元1新智元编译来源

a1424262219·2022-10-21 07:22

调参太费力？自动化机器学习（AutoML）来了！

是特征工程？是模型选择？还是参数调优?先来看看机器学习项目实战可划分为哪几个具体阶段。

咖哥·2022-10-21 07:21

大数据分析案例-基于随机森林模型对北京房价进行预测

缺失值处理4.2.2重复值处理4.2.3异常值处理4.3探索性数据分析4.3.1城区数量分布情况4.3.2城区房价情况4.3.3学区房对房价的影响4.3.4地铁对房价的影响4.3.5各特征的相关性4.4特征工程

艾派森·2022-10-21 07:48

数据分析--数据预处理

数据预处理数据分类定量数据定性数据数据质量数据清洗特征工程特征选择特征构建特征提取数据分类定量数据离散变量连续变量定性数据定序变量名义变量集中趋势主要测度是均值，中位数，和众数离散程度考虑变量的离散程度

小鱼干儿♛·2022-10-20 22:21

数据挖掘--数据探索与数据预处理

文章目录数据探索与数据预处理数据理解清除变量分类型自变量处理时间变量异常值极值数据分箱缺失数据降维过抽样与欠抽样参考黑体字为预处理相关的模型，即在使用这些模型时，需要关注到这些预处理数据探索与数据预处理数据理解抽样偏差数据粒度个人认为

小果一粒沙·2022-10-20 22:46

python特征工程有序变量处理_数据分析|Python特征工程（5）

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。特征做不好，调参调到老。重视调参，少走弯路！

weixin_39566387·2022-10-18 14:04

机器学习笔记（8）——数据预处理&特征工程

机器学习笔记（8）——数据预处理&特征工程本文部分/全部图片与文字来源网络或学术论文，仅供学习使用，持续修改完善中。

朝荣·2022-10-18 14:04

机器学习-Sklearn-03（数据预处理和特征工程）

机器学习-Sklearn-03（数据预处理和特征工程）学习031概述1.1数据预处理与特征工程数据不给力，再高级的算法都没有用。

Henrik698·2022-10-18 14:33

机器学习和特征工程理论与python代码实现晓物智联

文章来源于：http://www.52phm.cn/blog/detail/23最初来源于本人的kesci专栏课题：特征工程理论及代码实现日期：2019.9.21作者：小知同学描述：本篇比较详细的介绍了特征工程的理论以及代码实现

52phm社区·2022-10-18 14:02

特征数据清洗编码标准化

特征工程是机器学习的第一步，涉及清理现有数据集、提高信噪比和降低维数的所有技术。大多数算法对输入数据有很强的假设，当使用原始数据集时，它们的性能可能会受到负面影响。

SamWang_333·2022-10-18 14:32

机器学习第三周-归一化和预处理

一、特征工程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，特征过程又包含DataPreprocessing(数据预处理)，FeatureExtraction(特征提取

笨鸟的GPS·2022-10-18 14:31

机器学习（二十一）— 特征工程、特征选择、归一化方法

特征工程：特征选择，特征表达和特征预处理。1、特征选择特征选择也被称为变量选择和属性选择，它能够自动地选择数据中目标问题最为相关的属性。是在模型构建时中选择相关特征子集的过程。特征选择与降维不同。

dbsggal90047018·2022-10-18 14:01

浅谈14 -------特征工程

特征工程：特征选择，特征表达和特征预处理。1、特征选择特征选择也被称为变量选择和属性选择，它能够自动地选择数据中目标问题最为相关的属性。是在模型构建时中选择相关特征子集的过程。特征选择与降维不同。

bylfsj·2022-10-18 14:31

EduCoder上的Python机器学习小记

scikit-learn包含多个模块，应用场景包括数据分类、回归问题、聚类问题、数据降维、模型选择以及数据预处理等，功能强大，简单高效。实训目标本实训旨在，让学习者熟

hnu汐逸·2022-10-18 10:03

堪称经典，一个非常适合初学者的机器学习实战案例

该案例有着解机器学习问题的完整流程，包含EDA、特征工程、模型训练、模型融合等。房价预测流程下面跟着我，来学习一下该案例。没有啰嗦的文字，没有多余的代码，只有通俗的讲解。

普通网友·2022-10-18 07:35

【PyTorch深度学习项目实战100例】—— 基于特征工程完成对贷款数据集Lending Club的预处理 | 第17例

正在更新中~✨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于特征工程完成对贷款数据集

雷神·2022-10-18 07:59

pytorch深度学习实战笔记

2、机器学习：依赖特征工程；深度学习：自动寻找表征3、张量：它是一个多维数组4、Pytorch的2个核心：（1）提供了张量以及torch模块提供的库（2）张量可以跟踪对其执行操作的能力，以及计算导数5、

benben044·2022-10-17 12:26

主成分分析法

数据降维的作用降维是将高维度的数据（指标太多）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。在实际的生产

每天一道题·2022-10-14 10:12

机器学习入门篇（二）

目录一、sklearn转换器和估计器1.1转换器--特征工程的父类1.2估算器--sklearn机器学习算法的实现二、KNN算法2.1K-近邻算法总结2.2模型选择与调优2.2.1交叉验证（crossvalidation

数产第一混子·2022-10-13 17:50

机器学习入门篇（一）

1.1机器学习算法分类1.2机器学习开发流程1.3可用数据集1.3.1sklearn数据集的使用1.3.2数据集的划分二、特征工程2.1特征抽取2.1.1字典特征工程2.1.2文本特征工程2.2特征预处理

数产第一混子·2022-10-13 17:20

[面经整理]（机器/深度学习篇）

文章目录~~~~~~~~~~~~机器学习~~~~~~~~~~~~特征工程为什么需要做特征归一化？常用的归一化方法有哪些？

初之代·2022-10-13 09:04

PCA降维

二、图像解释比如我们想把二维数据降维到一维，那么我们要去找到一条线使得投影后方差最大，如二图中的直线，然后我们把二维的点都投影到这条线上，此

醉翁之意不在酒~·2022-10-13 07:08

（阅读笔记）PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

PointNet++一、动机和贡献二、PointNet++模型一、动机和贡献点云深度模型的现有工作①体素编码；②将点云映射至平面投影；③人工特征工程；④直接消耗点云(PointNet)。

你看见的我·2022-10-13 07:30

机器学习分类算法

机器学习的步骤：获取数据--->数据预处理（缺失值、异常值）--->数据集的划分（训练集和测试集）--->特征工程（特征抽取、特征预处理、特征降维）--->模型训练（调用sklearn中的方法）--->

编程路人黄·2022-10-12 22:31

那些细碎的所得（1）：有关音频特征处理

缘起在学AI，当做各种特征工程的过程中，需要一个笔记来记录所得，不然以后遇到相同情况的时候，要参考各种文档还需要左查右查太繁琐了，不如记录下来，分享在博客，大家也能一起受益。故，这个系列产生了。

小熊@RoyalzoneTCM·2022-10-12 19:10

Byzer + OpenMLDB 实现端到端的，基于实时特征计算的机器学习流程

OpenMLDB在本例中接收Byzer发送的指令和数据，完成数据的实时特征计算，并经特征工程处理后的数据集返回

·2022-10-12 16:13

MATLAB数学建模方法与实践（第3版）——读书笔记

从问题到发布脚本2.2matlab提高3.数据建模技术3.1数据的获取、分析、预处理3.1.1数据读取3.1.2数据预处理3.1.3数据的统计基本描述性统计分布描述性统计3.1.4数据可视化3.1.5数据降维

HTUer的编程之路·2022-10-12 07:56

天池竞赛——工业蒸汽量预测（完整代码详细解析）

目录1赛题理解1.1赛题背景1.2赛题目标2数据探索2.1导库2.2获取数据2.3查看数据2.4可视化数据分布3特征工程3.1异常值分析3.2归一化处理3.3特征降维3.5PCA处理4模型训练4.1切分数据

Joker_咖啡逗·2022-10-10 07:44

工业蒸汽量预测-特征工程

本篇是《阿里云天池大赛赛题解析-机器学习篇》的第一部分工业蒸汽量预测的第三章-特征工程的内容，并附带了一些知识点的网页链接上一篇工业蒸汽量预测3.1特征工程的重要性和处理特征是原始数据的数值表示。

时空摆渡者·2022-10-10 07:41

深度学习五大神经网络 1

bilibili目录一、深度学习要解决的问题二、计算机视觉任务◼图形分类任务：◼计算机视觉面临的挑战：◼K近邻算法三、得分函数◼线性函数四、损失函数的作用一、深度学习要解决的问题机器学习的流程：数据获取特征工程

水w·2022-10-08 07:39

论文翻译之——《基于XGBoost的房价预测优化》-陶然

白日梦想家_胖七七·2022-10-07 13:56

高维数据降维（机器学习）

目录一、实验内容二、实验过程1、算法思想2、算法原理3、算法分析三、源程序代码四、运行结果及分析五、实验总结一、实验内容熟知高维数据降维的概念和基本算法思想；掌握高维数据降维算法的算法原理；掌握高维数据降维算法的设计及

唯见江心秋月白、·2022-10-04 07:25

Python机器学习案例-使用集成学习进行客户流失预测

目录1.概述1.1背景1.2数据说明1.3目的2.正文2.1加载数据2.2数据清洗2.3特征工程2.4建模2.4.1逻辑斯蒂回归2.4.2SVC2.4.3随机森林2.4.4XGBoost2.4.5VotingClassifier2.4.6

吴下阿泽·2022-10-03 07:45

2.2w字长文详解推荐系统之数据与特征工程，码起来慢慢看

AI学习社·2022-10-03 07:41

主成分分析（PCA）详解

主成分分析（PCA)是一种比较基础的数据降维方法，也是多元统计中的重要部分，在数据分析、机器学习等方面具有广泛应用。

生信小兔·2022-10-02 07:13

神经网络与深度学习（三）线性回归与多项式回归

数据集构建2.3.2模型构建2.3.3模型训练2.3.4模型评估2.4Runner类介绍2.5基于线性回归的波士顿房价预测2.5.1数据处理2.5.1.2数据清洗2.5.1.3数据集划分2.5.1.4特征工程

Jacobson Cui·2022-10-02 07:41

【笔记】KMeans聚类算法

文章目录一、K-means算法原理二、实战2.1聚类实例2.2聚类实践与常见错误三、KMeans特征工程优化程度评价一、K-means算法原理聚类的概念:一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中

Sprite.Nym·2022-10-01 07:10

特征工程之特征降维-特征选择-PCA/LDA

注：在进行特征工程之前，需要进行特征的设计，因为没有特征又何来的特征选择？项目提供的数据集特征不一定就能直接作为模型训练的特征，需要对具体场景进行理解、建模，得到合理的特征，毕竟“数据决

Michael_Flemming·2022-09-30 13:14

PCA（主成分分析法）原理以及应用+代码实现

PCA应用的范围很广因此很有必要要学习，原理肯定还是数学证明，在特征工程上经常使用。希望读者看完能够提出错误或者看法，博主会长期维护博客做及时更新。纯分享，希望大家喜欢。强烈推荐大家看

fanstuck·2022-09-29 14:18

NNDL 实验三线性模型

多项式回归2.3.1数据集构建2.3.2模型构建与训练2.3.3模型评估Runner类介绍2.5基于线性回归的波士顿房价预测2.5.1数据清洗2.5.1.1数据清洗2.5.1.2数据集划分2.5.1.2特征工程

刘先生TT·2022-09-29 07:27

机器学习之PCA算法学习

PCA【主成分分析】简介**PCA全称PrincipalComponentAnalysis，即主成分分析，**是一种常用的数据降维方法。

浪子私房菜·2022-09-28 18:21

Python之----PCA算法处理图像与SVD算法处理图像

我们来分析一下这两个算法的各自特点：1、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。

咸鱼_翻身·2022-09-28 18:31

机器学习笔记（八）：PCA降维算法

1-PCA概述主成份分析，简称为PCA，是一种非监督学习算法，经常被用来进行数据降维有损数据压缩特征抽取数据可视化2-PCA原理详解通过计算数据矩阵的协方差矩阵，然后得到协方差矩阵的特征值特征向量，选择特征值最大

LiAnG小炜·2022-09-28 18:25

python机器学习 | PCA降维算法介绍及实现

本篇文章学习：通俗易懂的主成分分析法（PCA）详解这篇文章关于PCA介绍得非常详细及清楚，数学解释也相当通俗易懂，墙墙推~~PCA降维算法介绍及实现1PCA降维算法介绍1.1数据降维和PCA概念1.2PCA

Claire_chen_jia·2022-09-28 18:24

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