特征工程-数据降维第9页

sknearl-7处理文本数据

本章代码大部分没跑，只供学习第四节特征工程里提到，有连续特征和离散特征，对于文本数据，文本特征可以看作第三种特征1用字符串表示的数据类型2例子电影评论情感分析给定一个影评（输入），输出影评是正面还是负面

peter6768·2023-10-25 06:39

sklearn-4特征工程与数据表示

1分类变量任务根据美国人年龄，工作，教育水平等特征判定这人年收入比50000美元大还是小问题有的特征不是数值型，比如性别（男或女），工作类型等，而监督学习模型需要都是数值型的特征，可以通过one-hot编码解决1.1one-hot编码（虚拟变量）举例，如何用one-hot表示星期几？创七个特征分别表示周一到周末，如果是周一，则周一特征值为1，其他全为0如何使用one-hot1pandas（更方便）

peter6768·2023-10-25 06:08

机器学习——特征工程之分类变量

机器学习——特征工程之分类变量前言分类变量的编码1、one-hot编码2、虚拟编码3、效果编码处理大型分类变量1、特征散列化2、分箱计数总结前言关于特征工程，已经对空值、数值型和文本数据的处理做了大致方法的说明

macan_dct·2023-10-25 00:25

【算法竞赛学习】数字中国创新大赛智慧海洋建设-Task3特征工程

智慧海洋建设-Task3特征工程此部分为智慧海洋建设竞赛的特征工程模块，通过特征工程，可以最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。

jaeden_xu·2023-10-24 20:08

特征工程系列：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·2023-10-24 15:36

机器学习第九课_主成分分析

1、什么是主成分分析法PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。

素心似锦·2023-10-24 11:17

特征工程

在机器学习应用中，特征工程扮演着重要的角色，可以说特征工程是机器学习应用的基础。在机器学习界流传着这样一句话：“数据和特征决定决定了机器学习算法的上限，而模型和算法只是不断逼近这个上限而已”。

编程回忆录·2023-10-24 05:06

特征工程之特征选择(6)----降维算法PCA初探

文章目录维度的概念降维的目的：PCA的信息衡量指标----可解释性方差降维过程简述降维算法与前面的特征选择算法的区别sklearn中的降维算法示例导入相关库提取特征和标签降维探索降维后的数据总结维度的概念对于ndarray对象和series对象，shape返回的数据中有几个数据就是几维对于dataframe对象，列数就是维度数，即维度=shape[1]降维算法的降维指的是，降低特征矩阵中的特征的数

iostreamzl·2023-10-24 02:43

机器学习(3)--特征工程之数据降维

三、降维这里的维度指降低特征的数量【这里的降维不是指数组的维度】方式：1.特征选择2.主成分分析3.神经网络【之后补充，它也有降维的作用】1.特征选择特征选择原因冗余：部分特征的相关度高，容易消耗计算性能噪声：部分特征对预测结果有负影响概念：特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后可以改变值、也不改变值，但是选择后的特征维数肯定比选择前小，毕竟我们只选

Ona_Soton·2023-10-24 01:09

微软开源mlsys库之NNI

一、总览NNI(NeuralNetworkIntelligence)是一个轻量但强大的工具包，帮助用户自动的进行特征工程，神经网络架构搜索，超参调优以及模型压缩。

加油11dd23·2023-10-24 01:43

4个可以写进简历的京东 NLP 项目实战

项目一、京东健康智能分诊项目第一周：文本处理与特征工程|BagofWords模型|从tf-idf到Word2Vec|SkipGram与CBOW|HierarhicalSoftmax与NegativeSampling

Amusi（CVer）·2023-10-23 13:16

conda安装 sklearn_十分钟上手sklearn 安装，获取数据，数据预处理

sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，对常用的机器学习算法进行了封装其中包括：1.分类(Classification)2.回归(Regression)3.聚类(Clustering)4.数据降维

weixin_39616056·2023-10-23 09:24

机器学习中常见的特征工程处理

一、特征工程特征工程（FeatureEngineering）对特征进行进一步分析，并对数据进行处理。常见的特征工程包括：异常值处理、缺失值处理、数据分桶、特征处理、特征构造、特征筛选及降维等。

DB_UP·2023-10-23 01:25

一个完整机器学习项目流程总结

机器学习的特征工程和模型训练通常都是一件非常耗时的过程，胡乱尝试时间成本是非常高的。深入理解要处理的问题，能避免走很多弯路。

高永峰_GYF·2023-10-22 21:40

Bag of Tricks for Efficient Text Classification(Fasttext)

提出一种新的使用子词的词向量训练方法，能够在一定程度上解决oov问题3、将Fasttext开源使得工业界和学术界能够快速的使用Fasttext深度学习文本分类模型:优点：效果好，能达到非常好的效果，不用做特征工程

BUPT-WT·2023-10-22 14:34

基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测研究（Matlab代码实现）

PCA主成分分析是一种常用的数据降维技术，它可以通过线性变换将原始数据转化为一组新的变量，这些新变量称为主

长安程序猿·2023-10-22 07:23

这是一个小“废”贴

我的学习目录一，数据处理Pandas数据处理二，机器学习上课进度及练习应用部分生成自己的数据集广义线性模型交叉验证：评估估算器的表现计算f1_score数据降维特征选择集成学习1，k-邻近算法2，线性回归

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-22 04:16

机器学习终极指南：统计和统计建模03/3 — 第 -3 部分

系列上文：机器学习终极指南：特征工程（02/2）—第-2部分一、说明在终极机器学习指南的第三部分中，我们将了解统计建模的基础知识以及如何在Python中实现它们，Python是一种广泛用于数据分析和科学计算的强大编程语言

无水先生·2023-10-22 01:58

基于主成分分析(PCA)的分类数据降维可视化，matlab代码，数据特征降维。

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%参数设置Tag=1;%数据集中是否包含标签M=size(res,1);%样本数目%%划分特征与标签if(Tag==1)P_train=res(:,1:end-1)';%输入特征T_train=res(:,end);%

机器学习-深度学习·2023-10-21 16:42

PCA图像降维与重构及异常数据可视化分析Python实战

PCA图像降维与重构及异常数据可视化分析Python实战数据降维是机器学习中一个重要的问题，它可以减少数据维度和提高数据处理的效率。

缤纷彩色·2023-10-21 16:09

金融风控-- ＞申请评分卡模型-- ＞特征工程（特征分箱，WOE编码）

这篇博文主要讲在申请评分卡模型中常用的一些特征工程方法，申请评分卡模型最多的还是logsitic模型。

村头陶员外·2023-10-21 16:38

论文分享 --＞强化学习--＞Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

对于一些高维复杂场景，状态特征很难通过人工特征工程的方式提取

村头陶员外·2023-10-21 16:07

机器学习笔记AN01--提高机器学习模型准确率的八大方法简单总结

3.特征工程学这一步骤有助于从现有数据

EL33·2023-10-21 12:42

《Python自然语言处理-雅兰·萨纳卡(Jalaj Thanaki)》学习笔记：05 特征工程和NLP算法

05特征工程和NLP算法5.1理解特征工程5.1.1特征工程的定义5.1.2特征工程的目的5.1.3一些挑战5.2NLP中的基础特征5.2.1句法解析和句法解析器5.2.2词性标注和词性标注器理解词性标注和词性标注器的概念一步步开发词性标注器即插即用现有词性标注器使用词性标注作为特征挑战

miniAI学堂·2023-10-21 11:48

主成分分析（PCA）& 主坐标分析（PCoA）——R包绘图（2D/3D散点图）

导读主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis，PCA)，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法。

walnutoil·2023-10-21 09:11

【2 - 随机森林 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习

《菜菜的机器学习sklearn课堂》_哔哩哔哩_bilibili第一期：sklearn入门&决策树在sklearn中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期

如何原谅奋力过但无声·2023-10-21 04:24

学习scikit-learn

scikit-learn网址：http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html#datasets一、特征工程特征工程或特征提取或特征发现是利用领域知识从原始数据

Xuyuting·2023-10-21 02:21

数据准备和特征工程

数据准备和特征工程1.感知数据1-1文件中的数据1.1.1CSV文件pd.read_csv(csv_file,index_col=0)index_col=1默认读取数据的第一列是索引df_new.to_csv

德玛西亚biubiubiu～·2023-10-21 02:48

与特征工程大战之特征选择

特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解介绍几种常用的特征选择方法，它们各自的优缺点和问题：1、去掉取值变化小的特征Removingfeatureswithlowvariance这应该是最简单的特征选择方法了：假设某特征的特征值只有0和1，并且在所有输入样本中，95%的实例的该特征取值都是1，那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都

csdnccfcsp·2023-10-21 02:44

特征工程的方法和步骤

目录0.示意图1.特征类别1.1.类别特征1.2.数值特征1.3.时间特征1.4.空间特征1.5.自然语言处理1.6.深度学习/神经网络1.7.图特征1.7.Leakage1.8.统计聚合1.9.自动化特征工程

褚骏逸·2023-10-21 02:28

深度学习八股文：模型训练全过程及各阶段的原因

数据预处理：数据通常需要进行预处理，包括标准化、归一化、缩放、特征工程等。预处理的目的是使数据对模型训练更有利，以及确保数据的一致性和可用性。模型选择和设计：选择适当的深度学习模型结构，如卷积神

运气好到爆·2023-10-20 10:16

机器学习-计算数据之间的距离

数据降维：在主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等降维技术中，可以使用欧氏距离来衡量高维数据空间中的变量之间的相似性，

林苏泽·2023-10-20 03:39

快速入门python机器学习

机器学习算法分类1.3.1总结1.3.2练习1.3.3机器学习算法分类1.4机器学习开发流程（了解）1.5学习框架和资料介绍1.5.1机器学习库与框架1.5.2书籍资料1.5.3提深内功（但不是必须）特征工程

清风微泫·2023-10-19 21:40

PCA降维

定义主成分分析（PCA）是常用的线性数据降维技术，采用一种数学降维的方法，在损失很少信息的前提下，找出几个综合变量作为主成分，来代替原来众多的变量，使这些主成分能够尽可能地代表原始数据的信息，其中每个主成分都是原始变量的线性组合

怎么全是重名·2023-10-19 21:26

微软Azure AI Gallery 预测性维护案例

目录1.简介2.数据准备与特征工程2.1数据准备数据集数据采集数据标签2.2特征工程3.模型训练与评估3.1回归模型3.2二分类模型3.3多分类模型微软AzureAIGallery1.简介预测性维护是一个综合性的概念

yahua_king·2023-10-19 19:37

【黑马程序员】机器学习

-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归（2）目标值是连续型的数据：回归问题线性回归、岭回归2、非监督学习：（1）没有目标值聚类k-means二、机器学习开发流程1、获取数据2、数据处理3、特征工程

我感觉。·2023-10-18 07:08

33 机器学习（一）:特征工程

文章目录机器学习需要用到的包的介绍机器学习做什么深度学习做什么常见的概念数据介绍数据类型数据的来源数据的构成特征工程one-hot编码接口集特征提取DictVectorizerCountVectorizerTfidfVectorizer

Micoreal·2023-10-17 19:40

陈实如·2023-10-17 08:39

泰坦尼克之灾_Kaggle

二、数据探索1.首先导入数据库和数据：2.观察数据，查看数据各列数据类型，数据大小以及缺失值状况3.查看老人小孩（假定13岁以下为小孩）的人数占比三、特征工程缺失值处理，按照以下原则对缺失值进行处理：1

艾马丫·2023-10-16 22:49

基于LMDB电影影评数据集进行情感分类

基于LMDB电影影评数据集进行情感分类文章目录基于LMDB电影影评数据集进行情感分类数据集介绍数据预处理：词频表的构造特征工程代码整理附录数据集介绍标签数据集包含5万条IMDB影评，专门用于情绪分析。

xx_Mike·2023-10-16 20:40

掌握 Scikit-Learn: Python 中的机器学习库入门

的核心组件与结构安装与配置验证安装数据表示与预处理特征矩阵和目标向量数据处理估计器模型的选择思考问题的本质研究数据的分布判断任务的复杂性分类问题回归问题监督学习分类算法回归算法无监督学习模型的评估训练集和验证集分类模型评估回归模型评估特征工程特征选择特征提取概述机器学习

我是小白呀·2023-10-16 18:04

O2O优惠券预测

O2O优惠券预测赛题理解赛题类型解题思路数据探索理论知识数据可视化分布特征工程赛题特征工程思路模型训练与验证赛题理解赛题类型本赛题要求提交的结果是预测15天内用券的概率，这是一个连续值，但是因为用券只有用与不用两种情况

盖盖的博客·2023-10-16 14:49

Kaggle泰坦尼克预测分析

对我的分数提升最大的主要有两块：特征工程:主要为离散型变量的排序赋值，特征组合和PCA模型融合:主要为加权平均和Stacking1.探索性可视化（ExploratoryVisualization）2.数据清洗

但偏偏雨渐渐丶·2023-10-15 15:54

解决Python中的ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn

scikit-learn（简称sklearn）是一个非常流行的Python机器学习库，提供了许多用于数据预处理、特征工程、模型训练和评估等方面的工具。然而，有时候在导入skl

冰雪之境·2023-10-15 09:07

特征选择 Python代码

在海量特征时，特征工程选择是必要的。特征工程很大程度上决定了模型的效果和模型的稳定性。特征工程中包函内容很多，包括数据分析，特征组合变换，特征选择和特征降维等等的技

nbszg·2023-10-14 19:54

【案例】从kaggle的房价预测模型案例中了解深度学习模型，即如何学习深度学习模型

这些学习到的表示可以替代人工设计的特征，从而避免“特征工程”。深度学习主要要解决的是如何让机器能够模仿人脑的思考方式。从而摆脱原来的固有数据库比较的限制。让机器能够通过深度学习理解这个不断变化的世界。

Scalzdp·2023-10-14 11:54

【机器学习】sklearn特征选择（feature selection）

文章目录特征工程过滤法（Filter）方差过滤相关性过滤卡方过滤F验表互信息法小结嵌入法（Embedded）包装法（Wrapper）特征工程特征提取(featureextraction)特征创造(featurecreation

高朗·2023-10-14 08:19

时间序列预测包含深度学习机器学习

目录介绍时间序列分析基本概念核心概念时间序列预处理特征工程在时间序列预测中的应用常见的时间序列预测方法预测方法的分类概念单变量预测移动平均模型指数平滑简单指数平滑二指数平滑三指数平滑Xgboost模型ARIMA

Snu77·2023-10-14 02:47

建立数据科学基础设施的绝佳指南数据工程师都该人手一册

《Effective数据科学基础设施》由Netflix工程师VilleTuulos撰写，以Metaflow为对象，介绍了数据科学所需要的基础设施，囊括数据准备、特征工程、模型训练、模型部署、服务和持续监控等环节

清图·2023-10-13 21:27

中文邮件分类[朴素贝叶斯、支持向量机、Logistic,TF-IDF,词袋模型]

读研第一次写博客，会不定时将自己做的小项目分享到这，加油第二次更改增加了特征工程，新加文本长度和符号比例两个特征，预测精确度达到了95.7%，比原来增加了2.1%，见本文第6节由于有人问起代码测试有问题

Walker@Bruce Lee·2023-10-13 09:50

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