特征工程-数据降维第7页

特征工程（1）特征工程的简介

特征工程入门与实践笔记特征工程是什么将数据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特征工程内容转换数据的过程特征工程适用于任何阶段的数据，通常将数据处理成表格形式，数据组织成行（观察值）列

Campbell001·2023-11-25 14:34

机器学习——1.Sklearn：特征工程

目录scikit-learn数据集API介绍sklearn小数据集sklearn大数据集sklearn数据集的使用数据集的划分特征工程特征抽取/特征提取特征提取API字典特征提取文本特征提取中文文本特征值抽取停用词中文文本特征值抽取分词处理文本特征抽取

买奶茶的小孩·2023-11-24 05:52

成为AI产品经理——模型构建流程（下）

目录1.模型训练2.模型验证3.模型融合4.模型部署上节课我们讲了模型设计、特征工程，这节课我们来讲模型构建剩下的三个部分：模型训练、模型验证和模型融合。

爱学习的时小糖·2023-11-24 02:07

成为AI产品经理——模型构建过程(上)

目录一、背景1.对内2.对外二、模型构建过程1.模型设计2.特征工程①数据清洗②特征提取数值型数据标签/描述类数据特征非结构化数据（处理文本特征）网络关系型数据③特征选择④训练集/测试集一、背景虽然产品经理不需要参与到模型构建工作中

爱学习的时小糖·2023-11-24 02:37

NBIS系列单细胞转录组数据分析实战（二）：数据降维可视化

第二节：数据降维可视化加载所需的R包和质控过滤后的数据首先，我们加载分析所需的R包和上一节中质控过滤后的数据集。

Davey1220·2023-11-24 01:30

天猫用户重复购买预测——特征工程

天猫用户重复购买预测——特征工程1.特征工程1.1概念1.2特征归一化1.3类别型特征转换1.4高维组合特征的处理1.5组合特征1.6文本表示模型2.赛题特征工程思路3.特征工程构造3.1工具包导入3.2

Rocket,Qian·2023-11-24 01:45

Course1-Week2-多输入变量的回归问题

-多输入变量的回归问题1.向量化和多元线性回归1.1多维特征1.2向量化1.3用于多元线性回归的梯度下降法2.使梯度下降法更快收敛的技巧2.1特征缩放2.2判断梯度下降是否收敛2.3如何设置学习率3.特征工程

虎慕·2023-11-23 19:39

今天感悟

没有好的数据清洗，整合以及特征工程能力，再牛的模型他也出不来。图片发自App所以大家还是一步一个脚印吧。慢慢来，或许比较快！

Fred吴·2023-11-23 14:40

机器学习常规操作流程（代码解读）

目录1.特征工程1.1常用方法1.2这些方法有没有考虑特征间的相关度模型精度低1.特征工程解读下面的代码scaler=StandardScaler()X_scaled=scaler.fit_transform

赵孝正·2023-11-23 00:39

特征工程完整指南 - 第一部分

苏米特·班迪帕迪亚一、说明特征工程是利用领域知识从原始数据中提取特征的过程。这些功能可用于提高机器学习算法的性能。本篇叙述在特征选择过程的若干数据处理。

无水先生·2023-11-22 11:42

更加优雅的因子挖掘技术之自动化特征工程

图片一、为什么要自动化特征工程对机器学习有一些了解的小伙伴一定听过“GarbageinGarbageout”，也就是说模型的表现很大程度上依赖于喂给算法的数据质量。

Joe量化·2023-11-22 05:03

【机器学习】特征工程：特征选择、数据降维、PCA

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的特征选择和数据降维。内容有：（1）过滤选择；（2）数据降维PCA；（3）sklearn实现那我们开始吧。

TwcatL_tree·2023-11-22 01:40

数据降维方法介绍（七）

两种降维方法的比较：PCA（主成分分析法）与LDA（线性鉴别分析法）姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：降维方法之PCA,LDA【嵌牛导读】PCA算法与LDA算法降维方式【嵌牛鼻子】PCA、LDA【嵌牛提问】两种算法的相同点和共同点有哪些【嵌牛正文】PCA算法主成分分析法（PrincipalComponentAnalysis，PCA），是最常用的线性降维方法,无监督的，它

科技小白不能再白了·2023-11-21 18:28

模式识别与机器学习（六）：数据降维

1.数据降维数据降维有很多种，这里我们列出几个较为简单的2.PCAPCA是一种基于从高维空间映射到低维空间的映射方法，也是最基础的无监督降维算法，其目标是向数据变化最大的方向投影，或者说向重构误差最小化的方向投影

从零开始的奋豆·2023-11-20 18:55

机器学习算法（4）—— 决策树算法

决策树算法1决策树介绍2信息熵3决策树划分依据3.1信息增益3.2信息增益率3.3基尼指数3.4小结4.cart剪枝4.1为何要cart剪枝4.2常用的剪枝方法5.特征工程—特征提取5.1字典特征提取5.2

夏木夕·2023-11-20 16:00

python中的NumPy和Pandas往往都是同时使用，NumPy和Pandas的在数据分析中的联合使用

numpy的介绍与用法二、pandas的介绍与用法三、numpy与pandas的联合使用说明四、numpy与pandas的联合使用程序代码4.1读取CSV文件并进行数据清洗，如去除NaN值4.2矩阵操作和特征工程

小桥流水---人工智能·2023-11-20 15:18

深度学习入门（第一天）——深度学习必备知识点

一、深度学习要解决的问题人工智能、机器学习、深度学习的区别于联系机器学习的流程：数据提取特征工程建立模型评估与应用特征工程可以说是建模过程中，最重要的部分。

学术菜鸟小晨·2023-11-20 09:30

FATE - 特征工程综述

HeteroFeatureBinning======================Featurebinningordatabinningisadatapre-processingtechnique.Itcanbeusetoreducetheeffectsofminorobservationerrors,calculateinformationvaluesandsoon.Currently,wep

DigitalForensic·2023-11-19 12:16

贷款违约预测-Task3 特征工程

Task3特征工程此部分为零基础入门金融风控的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。

致Great·2023-11-19 05:40

【Datawhale Ai 夏令营】用户新增预测挑战赛：分类器比较和特征工程

系列文章目录【DatawhaleAi夏令营】用户新增预测挑战赛baseline文章目录系列文章目录[【DatawhaleAi夏令营】用户新增预测挑战赛baseline](https://blog.csdn.net/weixin_44471994/article/details/132368562)前言一、模型选择1.SGDClassifier2.DecisionTreeClassifier3.Mu

Turing_well·2023-11-17 03:14

Datawhale AI夏令营 - NLP实践：基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛——基础篇

A：在许多机器学习问题中，特征工程的重要性不容忽视。如果特征工程能够充分捕捉数据的关键特征，那么机器学习算法也能够表现良好。

学软件的小铃铛·2023-11-17 03:44

机器学习算法实战实战案例代码详解

文章目录1.问题建模数据预处理结果分析数据探索特征工程特征选择模型融合1.问题建模导入库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder

Unicornlyy·2023-11-17 03:13

用户画像与用户分层

用户画像，不论Persona还是Profile，都是特征工程的典型应用，即通过数据分析和挖掘从用户的各类数据中提取共性特点的过程。用户画像分为两类：静态属性画像和动态兴趣画像。

rubyw·2023-11-17 02:31

图神经网络--图嵌入表示学习

图嵌入表示学习图神经网络图嵌入表示学习一、图嵌入简介二、基本框架（编码器+解码器）2.1编码器2.2解码器三、基于随机游走的方法3.1随机游走的概念3.2随机游走的步骤四、Node2Vec五、矩阵分解一、图嵌入简介传统机器学习（特征工程

无盐薯片·2023-11-16 18:57

python机器学习——主成分分析PCA实现

主成分分析PCA实现一、数据降维二、应用“手写体数字图像”数据进行PCA操作参考文献：一、数据降维降维/压缩问题是选取具有代表性的特征，在保持数据多样性（Variance）的基础上，规避掉大量的特征冗余和噪声

曹文杰1519030112·2023-11-16 10:10

如何基于OpenCV和Sklearn算法库开展机器学习算法研究

大家在做机器学习或深度学习研究过程中，不可避免都会涉及到对各种算法的研究使用，目前比较有名的机器学习算法库主要有OpenCV和Scikit-learn（简称Sklearn），二者都支持各种机器学习算法，主要有监督学习、无监督学习、数据降维等

一马平川的大草原·2023-11-16 06:32

机器学习——特征工程

机器学习面试题汇总与解析——特征工程本章讲解知识点什么是特征工程数据预处理特征缩放特征编码特征选择特征提取本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。

华为云计算搬砖工·2023-11-14 18:08

scikit-learn KNN 画图展示

importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspyb%matplotlibinlinefromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearnimportdatasets加载数据，数据降维

W流沙W·2023-11-14 17:31

Kaggle-Tricks自用总结

基础特征：【kaggle】特征工程trick-CSDN博客训练策略梯度：gradient_clip_val-CSDN博客数据增强：CutMix&Mixup详解与代码实战_cutmix代码_华为云开发者联盟的博客

思考实践·2023-11-14 09:21

20. 机器学习——PCA 与 LDA

机器学习面试题汇总与解析——PCA与LDA本章讲解知识点什么是数据降维PCA本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。

qq_32468785·2023-11-13 14:28

PCA（主成分分析）数据降维技术代码详解

主成分分析（PCA，PrincipalComponentAnalysis）就是一种常用的数据降维方法。简而言之：：PCA降维就是把复杂的高维数据简化成更容易理解的低维数据，同时保留

halo0416·2023-11-13 13:42

PCA特征降维实验报告

PCA特征降维实验报告1.任务定义2.实验环境3.方法描述3.1自主实现PCA算法3.1.1数据中心化3.1.2求协方差矩阵3.1.3求特征向量和特征值3.1.4数据降维3.2调用sklearn库实现PCA

回锅肉炒肉·2023-11-13 09:47

因子分解机 FM

因子分解机FM模型的核心作用可以概括为三个与其他模型对比FFM（场感知分解机,Field-awareFactorizationMachine）背景DeepFMFM/FFM与其它模型对比背景在人工方式的特征工程

浮汐·2023-11-12 16:03

LR、Poly2、FM、FFM

1.LRLR的linearMargin：假设特征之间是相互独立的，忽略了featurepair等高阶信息；在LR中，特征组合等高阶信息是通过特征工程在特征侧引入的，那么有哪些模型不需要通过特征工程自动学习高阶信息呢

dili8870·2023-11-12 16:12

第五章《数据降维:深入理解 PCA 的来龙去脉》笔记

主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)就是机器学习中一种常用且有效的数据降维方法。

Mamong·2023-11-12 05:39

python特征工程插件_Python数据科学：全栈技术详解5-特征工程（上）

配套学习教程：数据科学实战：Python篇https://edu.hellobi.com/course/270前文传送门：本章从商业数据分析和挖掘的角度详细地介绍了特征工程及其使用的响应方法：数据预处理

weixin_39908616·2023-11-11 21:22

数据降维(Data Dimensionality Reduction)

数据降维DataDimensionalityReduction概念基本思想分类基本原理主成分分析（PCA降维）principalcomponentanalysis概念原理概念数据降维是在某些特定条件下，

M冰·2023-11-11 02:39

特征工程使用卡方检测的作用

卡方检验主要可以用于处理计数数据的拟合问题。具体说，它可以检验单变量多项分类上的实计数和理论次数分布之间的差异显著性。它是卡方检验中的一个主要测试指标，卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法，它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率(构成比）以及两个分类变量的关联性分析，其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。卡方值是非参数检验中的一个统计量，主要用

cuisidong1997·2023-11-11 00:29

TensorFlow（1）：深度学习的介绍

1深度学习与机器学习的区别学习目标：知道深度学习与机器学习的区别区别：深度学习没有特征提取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

不死鸟.亚历山大.狼崽子·2023-11-10 03:07

从零开始学习机器学习五：决策树算法&特征工程

决策树&特征工程目标1简介1.1认识决策树2分类原理2.1熵2.2决策树的划分依据一-信息增益2.3决策树的划分依据二-信息增益率2.4决策树的划分依据三-基尼值和基尼指数2.5常见决策树类型比较3cart

火航·2023-11-09 22:19

7.现代卷积神经网络3-GPT版

#pic_centerR1R_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1深度卷积神经网络AlexNet一、AlexNet1、AlexNet2、机器学习3、几何学4、特征工程5、HardWare6、数据集7

霸时斌子·2023-11-09 13:28

【机器学习1】特征工程

特征工程是一个表示和展现数据的过程。1特征归一化消除数据特征之间的量纲影响，需要对特征进行归一化处理。使各指标处于同一数值量级，以便进行分析。

猫头不能躺·2023-11-08 11:14

4.Python数据分析项目之广告点击转化率预测

可以用直接查看方式isnull、图像查看方式查看缺失值missingno）、查看数值类型特征与非数值类型特征、一次性绘制所有特征的分布图像预处理缺失值处理（填充）拆分数据（获取有需要的值）、统一数据格式、特征工程

想成为数据分析师的开发工程师·2023-11-08 08:27

讯飞AI算法挑战大赛-校招简历信息完整性检测挑战赛-三等奖方案

前言本文公开了”讯飞AI算法挑战大赛-校招简历信息完整性检测挑战赛“赛道的技术方案，本次比赛主要采用pdf解析和特征工程的方法，通过使用lightgbm的树模型10折交叉验证进行二分类的任务，最终取得三等奖的成绩

余俊晖·2023-11-07 10:21

三、机器学习基础知识：Python常用机器学习库（SKlearn）

SKlearn包含许多目前最常见的机器学习算法，例如分类、回归、聚类、数据降维，数据预

七层楼的疯子·2023-11-06 17:55

金融风控-贷款违约预测学习笔记(Part3：特征工程)

金融风控-贷款违约预测学习笔记（Part3：特征工程）1.特征预处理1.1处理类别型特征和数值型特征1.2缺失值填充1.3时间格式处理1.4将对象类型特征转换到数值1.5类别特征处理1.6异常值处理1.6.1

查尔char·2023-11-06 16:53

金融风控-->申请评分卡模型-->特征工程（特征分箱，WOE编码）标签：金融特征分箱-WOE编码 2017-07-16 21:26 4086人阅读评论(2) 收藏举报分类：金融风

元宇宙iwemeta·2023-11-06 16:23

零基础入门金融风控之贷款违约预测—特征工程

初始化importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportdatetimefromtqdmimporttqdmfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.feature_selectionimportSelectKBes

sosososoon·2023-11-06 16:52

数据挖掘组队学习-金融风控0基础入门-Task3

金融风控0基础入门-Task3特征工程目标一、数据预处理二、异常值处理三、数据分箱四、特征交互五、特征编码六、特征选择目标学习特征预处理、缺失值、异常值处理、数据分桶等特征处理方法学习特征交互、编码、选择的相应方法完成相应学习打卡任务

听风啊·2023-11-06 16:50

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