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特征工程
自然语言处理重点 第11章 机器阅读理解 复习
的区别:本章内容:MRC任务分类:完形填空形式(cloze-style)选项形式片段抽取形式(spanextraction)文本生成形式(free-answer/generation)阅读理解实现方法传统
特征工程
深层语义图匹配深度神经网络神经网络机器阅读理解基本框架嵌入编码
SiYuanFeng
·
2023-09-09 11:55
人工智能
自然语言处理
自然语言处理
一个完整机器学习项目流程总结(转)
获取数据获取数据包括获取原始数据以及从原始数据中经过
特征工程
从原始数据中提取训练、测试数据。机器学习比赛中原始数据都是直接提供的,但是实际问题需要自己获得原始数据。
meetliuxin
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2023-09-09 00:32
深度学习推荐系统(八)AFM模型及其在Criteo数据集上的应用
深度学习推荐系统(八)AFM模型及其在Criteo数据集上的应用1AFM模型原理及其实现沿着
特征工程
自动化的思路,深度学习模型从PNN⼀路⾛来,经过了Wide&Deep、Deep&Cross、FNN、DeepFM
undo_try
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2023-09-08 21:46
#
推荐算法
深度学习
人工智能
特征工程
scikit-learn库介绍一.特征抽取的API都在sklearn.feature_extraction中1.字典数据的特征抽取fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizer实例化dt=DictVectorizer(sparse=False)调用方法dt.fit_transform()输入字典数据或字典的迭代器并转化用的是one-hot编码转
Little_Raccoon
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2023-09-08 16:47
机器学习处理问题的基本路线
基本路线:1.搭建环境/数据读入2.数据分析3.
特征工程
4.建模调参5.模型融合异常处理:通过箱线图(或3-Sigma)分析删除异常值;BOX-COX转换(处理有偏分布);长尾截断;特征筛选常用方法:过滤式
魔法橘子
·
2023-09-08 09:29
机器学习学习笔记整理
机器学习
人工智能
分类模型评估指标
机器学习解决问题的通用流程:问题建模----
特征工程
----模型选择----模型融合其中问题建模主要包括:设定评估指标,选择样本,交叉验证。
一只胖猪猪
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2023-09-07 19:30
数据分析与机器学习介绍
数据分析与机器学习课程概述数据分析数据采集数据清洗数据规约数据预处理可视化数据分析报告
特征工程
机器学习回归分类聚类深度学习神经网络(CNN)数学基础高等数学概率线性代数今天的课程内容jupyter的具体使用
郑某人_03a6
·
2023-09-07 13:02
【NLP保姆级教程】手把手带你RCNN文本分类(附代码)
传统的文本分类工作主要分为三个过程:
特征工程
、特征选择和不同分类机器学习算法。1.1
特征工程
对于文本数据的
特征工程
来说,最广泛使用的功能是bag-of-words、tf-idf等。
kaiyuan_nlp
·
2023-09-07 08:11
机器学习的
特征工程
字典特征提取defdict_demo():"""字典特征提取:return:"""data=[{'city':'北京','temperature':100},{'city':'上海','temperature':60},{'city':'深圳','temperature':30}]#data=[{'city':['北京','上海','深圳']},{'temperature':["100","60"
coder_Alger
·
2023-09-07 06:46
机器学习
人工智能
003传统图机器学习、图
特征工程
文章目录一.人工
特征工程
、连接特征二.在节点层面对连接特征进行特征提取三.在连接层面对连接特征进行特征提取四.在全图层面对连接特征进行特征提取一.人工
特征工程
、连接特征节点、连接、子图、全图都有各自的属性特征
小白的努力探索
·
2023-09-06 17:52
#
【图机器学习
图神经网络】
机器学习
人工智能
算法
机器学习_
特征工程
_特征数据的评价标准
本文主要从单特征分析,多特征筛选,特征监控,外部特征评估的几个方面对特征数据进行阐述。来源:特征筛选_特征覆盖度怎么算_adamyoungjack的博客-CSDN博客1.单特征分析1.1简介好特征可以从几个角度衡量:覆盖度,区分度,相关性,稳定性1.2覆盖度1.应用场景采集类,授权类,第三方数据在使用前都会分析覆盖度2.分类采集类:如APPlist(Android手机90%)授权类:如爬虫数据(2
高达一号
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2023-09-06 16:48
机器学习
机器学习
人工智能
机器学习(吴恩达第一课)
Unsupervisedlearning)4、线性回归模型5、代价函数6、梯度下降(Gradientdescent)1、学习率2、用于线性回归的梯度下降第二周(多维特征)1、特征缩放2、如何设置学习率3、
特征工程
Think-killer
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2023-09-05 15:04
机器学习
人工智能
python文本可视化数据分析软件_数据探索很麻烦?推荐一款史上最强大的特征分析可视化工具:yellowbrick...
作者:xiaoyu微信公众号:Python数据科学前言玩过建模的朋友都知道,在建立模型之前有很长的一段
特征工程
工作要做,而在
特征工程
的过程中,探索性数据分析又是必不可少的一部分,因为如果我们要对各个特征进行细致的分析
liujuan63795
·
2023-09-05 12:25
数据探索很麻烦?推荐一款强大的特征分析可视化工具:yellowbrick
前言玩过建模的朋友都知道,在建立模型之前有很长的一段
特征工程
工作要做,而在
特征工程
的过程中,探索性数据分析又是必不可少的一部分,因为如果我们要对各个特征进行细致的分析,那么必然会进行一些可视化以辅助我们来做选择和判断
Datawhale
·
2023-09-05 12:23
模型训练:优化人工智能和机器学习,完善DevOps工具的使用
尽管人们认为在人工智能(AI)和机器学习(ML)方面,包括
特征工程
和参数调整,仍然涉及大量的手动工作。但自动化在这些领域至关重要,而MLOps即机器学习运营已被证明对于各类企业来说都
CSDN云计算
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2023-09-05 10:34
人工智能
机器学习
devops
机器学习实战--住房月租金预测(2)
本文会讲解对
特征工程
的处理。话不多说,我们开始吧!
特征工程
image“数据决定了机器学习的上限,而算法只是尽可能逼近这个上限”,这里的数据指的就是经过
特征工程
得到的数据。
不羁的程序员小王
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2023-09-05 06:28
机器学习概述、
特征工程
、Scikit-learn
先来拜见一下祖师爷(祖师爷真帅)“人工智能之父”艾伦.图灵图灵测试(1950)马文·李·闵斯基(英语:MarvinLeeMinsky,1927年8月9日-2016年1月24日),科学家,专长于认知科学与人工智能领域,麻省理工学院人工智能实验室的创始人之一,著有几部人工智能和哲学方面的作品。1969年,因为在人工智能领域的贡献,获得图灵奖。图片艺术化GAN神经网络这就说明了Python天下第一开个玩
Macsen Chu
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2023-09-05 01:21
机器学习
机器学习
人工智能
Scikit-learn:全面概述
在本文中,我们将探索Scikit-learn的主要特点,重点介绍其简单的API、全面的算法支持、
特征工程
能力、模型评估和选择工具,以及其可扩展性和与其他Pyth
一只会写程序的猫
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2023-09-05 00:18
Python
scikit-learn
python
机器学习
Sklearn数据预处理与
特征工程
目录1、数据与处理与
特征工程
概述2、Sklearn数据预处理之Preprocessing&Impute3、Sklearn特征选择feature_selection4、总结1、概述:数据预处理与
特征工程
是数据建模前流程
易码当先
·
2023-09-04 21:36
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】
特征工程
(最终篇)
目录前言算法原理数据预处理Preprocessing&Impute数据无量纲化归一化标准化缺失值处理分类型特征:编码与哑变量处理连续型特征:二值化与分段
林聪木
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2023-09-04 18:18
matlab
算法
开发语言
2018年1月22日
之后就应该考虑调参、加特征和
特征工程
的事了?倒是分了很多心干杂事,比如打印年收入证明文件、商量何时请假什么的。得知年假要向BOS
真昼之月
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2023-09-02 21:04
详解EMBER数据集中对PE文件提取ByteEntropyHistogram特征
1.引入在我们对PE文件提取特征时,经常会在PE
特征工程
的项目中,看到如下这段代码classByteEntropyHistogram(FeatureType):'''2dbyte/entropyhistogrambasedlooselyon
ybdesire
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2023-09-02 15:26
PE
Machine
Learning
网络安全
安全
算法
人工智能
python
哈希算法
一些DAG流程框架
所以说,为了降低门槛,一直想做个工具,实现从数据准备、
特征工程
、模型训练、到评
AAA小肥杨
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2023-09-02 10:27
AI
人工智能
yolov3
yolov1传统的算法最主要的是先猜很多候选框,然后使用
特征工程
来提取特征(特征向量),最后使用传统的机器学习工具进行训练。然而复杂的过程可能会导致引入大量的噪声,丢失很多信息。
一壶浊酒..
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2023-09-01 03:47
YOLO
python
算法
【数据分析】【数据清理】快速入门+案例+代码+GIF实操
在数据挖掘的工作中,我们很大一部分的时间都会花在数据处理和
特征工程
上面,真正的可视化和建模反而时间占比不大。这是因为,建模要求我们传入的数据是机器可识别的数据,并且数据不包括异常、缺失值。
卯月七
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2023-08-30 07:02
利用深度蛋白质序列嵌入方法通过 Siamese neural network 对 virus-host PPIs 进行精准预测【Patterns,2022】
病毒感染可以导致多种组织特异性损伤,所以virus-hostPPIs的预测有助于新的治疗方法的研究;目前已有的一些virus-hostPPIs鉴定或预测方法效果有限(传统实验方法费时费力、计算方法要么基于蛋白结构或基因,要么基于手动
特征工程
的机器学习
@ZyuanZhang
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2023-08-29 19:15
论文学习
论文学习
机器学习小白学习笔记:深度学习时序预测模型 Temporal Fusion Transformers
前言由于接触的时序预测问题基本都来自于数字化转型期的企业,我经常发现,在解决实际时序预测问题的时候,大部分时候还是用树模型结合
特征工程
的思路,关键点往往都在数据和
特征工程
上,如果想要使用深度学习,有时候客户的数据量不满足
MeetLight
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2023-08-29 06:26
【辨析】投影到高维空间 VS 嵌入到高维空间
例如,在
特征工程
中,可以使用线性投影将原始低维特征映射到更高维的特征空间,从而提取更多的信息或增加数据的可分性。但是投影并
爱学习的书文
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2023-08-28 19:52
简单记录
投影
嵌入
高维空间
sklearn:三、数据预处理与
特征工程
——8.20~23
三、数据预处理与
特征工程
由于面对现实问题时,其所给的数据往往都是比较拉跨的,所以这门技术就是在建模之前要该干的事情:数据预处理和
特征工程
;流程:提取/创造特征非常难,且大多数是基于经验的。
didi_official
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2023-08-28 13:17
五、
特征工程
1字典特征抽取字典数据抽取:把字典中一些类别的数据分别进行转换成特征。用到的代码是sklearn.feature_extraction.DictVectorizerfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerdefdictvec():dict=DicVectorizer(sparse=False)#矩阵形式或者data.toarray()da
一闪一闪亮日日日日日日
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2023-08-27 21:45
机器学习笔记 - 数据科学中基于 Scikit-Learn、Tensorflow、Pandas 和 Scipy的7种最常用的
特征工程
技术
一、概述
特征工程
描述了制定相关特征的过程,这些特征尽可能准确地描述底层数据科学问题,并使算法能够理解和学习模式。换句话说:您提供的特征可作为将您自己对世界的理解和知识传达给模型的一种方式。
坐望云起
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2023-08-27 13:09
机器学习
机器学习
特征交叉
特征哈希
特征缩放
正则化
标准化
Transformer
深入理解线性回归模型的评估与优化方法
文章目录引言模型评估方法均方误差(MSE)均方根误差(RMSE)绝对平均误差(MAE)模型优化策略
特征工程
正则化数据标准化代码演示疑问?
小馒头学python
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2023-08-27 12:08
机器学习
线性回归
算法
回归
机器学习
SparkML机器学习
机器学习的步骤:加载数据
特征工程
数据筛选:选取适合训练的特征列,例如用户id就不适合,因为它特性太显著.数据转化:将字符串的数据转化数据类型,因为模型训练的数据不能为字符串.将多个特征列转化为一个向量列
火 玄
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2023-08-26 19:03
spark
spark-ml
机器学习
人工智能
3款EDA( 数据探索分析)神器!
eda是数据分析必须的过程,用来查看变量统计特征,可以此为基础尝试做
特征工程
。东哥这次分享3个eda神器,其实之前每一个都分享过,这次把这三个工具包汇总到一起来介绍。
港城嘟嘟
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2023-08-26 18:43
pandas
python
AI夏令营第三期用户新增挑战赛学习笔记
2.
特征工程
:数据可视化可以帮助我们选择和创建合适的特征。通过可视化特征与目标变量之间的关系,我们可以发现特征与目标之间的相关性、线性/非线性关系、重要性等信息,从而指导特征选择、变换和创建。
一起努力啊~
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2023-08-26 15:55
人工智能
学习
笔记
谣言检测论文阅读
HeterogeneousGraphAttentionNetworksforEarlyDetectionofRumorsonTwitter(2021)主要使用异构的数据,解决的全局语义的问提,以提高检测结果1、存在方法目前存在的方法:早期的谣言检测方法大多是利用
特征工程
从文本内容用户画像以及传播模式中提取识别特征近来
鼓鼓06
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2023-08-26 10:39
毕业设计 医学数据分析 人体肠道细菌数据分析
文章目录0前言1课题背景2.数据预处理导入工具包预处理缺失值情况3数据可视化4
特征工程
人工预先筛选最大信息系数MIC距离相关系数dcorr筛选MIC是0.04,dcorr是0.06逻辑关系是且(或也可以尝试
DanCheng-studio
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2023-08-25 18:25
计算机专业
毕设选题
毕业设计系列
数据分析
python
毕业设计
大数据
数据挖掘
FATE学习:配置文件解析及V1/V2版本对比
在DSL中,各种模块(例如数据读写data_io,
特征工程
feature-engineering,回归regression,分类classification)可以通向一个有向无环图(DAG)组织起来。
喵十八
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2023-08-24 20:51
联邦学习
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FATE
python
机器学习
机器学习算法的选择和优化技巧
文章目录机器学习算法的选择1.问题类型:2.数据规模:3.特征空间:4.数据质量:机器学习算法的优化技巧1.
特征工程
:2.超参数调优:3.集成方法:4.模型调优:代码示例:超参数调优拓展:深度学习中的优化技巧结论欢迎来到
IT·陈寒
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2023-08-23 19:21
AIGC人工智能
机器学习
算法
人工智能
01.机器学习引言
1.机器学习的步骤1.数据搜集其中数据划分,是将数据集分为训练集、验证集和测试集(通常不考虑时间)2.数据清洗3.
特征工程
提取对象:原始数据(特征提取一般在特征选择之前)提取目的:自动地构建新的特征,将原始数据转换为一组具有明显物理意义
Tiny_G
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2023-08-21 16:00
机器学习
机器学习
人工智能
神经网络基础-神经网络补充概念-01-二分分类
特征工程
:根据任务需求,选择适当的特征,并进行必
丰。。
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2023-08-19 18:52
神经网络补充
神经网络
神经网络
分类
人工智能
数据科学 - 版本控制
数据科学循环数据科学不同于传统的软件工程,尤其对于探索性数据分析,
特征工程
,机器学习建模和验证阶段.但是数据科学和软件开发领域相似之处是都需要进行代码的i安歇,数据科学倾向于代码的迭代性和循环性,通常,
IntoTheVoid
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2023-08-19 11:59
神经网络基础-神经网络补充概念-58-端到端的深度学习
端到端深度学习的优势在于简化了整个系统的设计和开发流程,减少了手工
特征工程
的工作量,并且通常能够
丰。。
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2023-08-17 23:25
神经网络
神经网络补充
深度学习
神经网络
人工智能
[机器学习]
特征工程
:主成分分析
目录主成分分析1、简介2、帮助理解3、API调用4、案例本文介绍主成分分析的概述以及python如何实现算法,后续会再出一篇关于主成分分析算法原理讲解的文章,敬请期待!感谢大家支持!您的一键三连,就是我创作的最大动力!主成分分析1、简介主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的数据降维和特征提取技术,用于将高维数据转化为低维表示,同时保留数据的主要特征。
逐梦苍穹
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2023-08-16 21:04
人工智能
信息可视化
python
机器学习
人工智能
主成分分析
[机器学习]
特征工程
:特征降维
特征降维1、简介特征降维是指通过减少特征空间中的维度,将高维数据映射到一个低维子空间的过程。在机器学习和数据分析中,特征降维可以帮助减少数据的复杂性、降低计算成本、提高模型性能和可解释性,以及解决维度灾难等问题。特征降维通常分为两种主要方法:特征选择和特征提取。特征选择(FeatureSelection):特征选择是指从原始特征中选择一部分最具有代表性和重要性的特征子集,而忽略其他特征。这样可以减
逐梦苍穹
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2023-08-16 21:33
人工智能
算法
机器学习
人工智能
python
特征工程
特征降维
机器学习基础之《分类算法(1)—sklearn转换器和估计器》
一、转换器1、什么是转换器之前做
特征工程
的步骤:(1)第一步就是实例化了一个转换器类(Transformer)(2)第二步就是调用fit_transform,进行数据的转换2、我们把
特征工程
的接口称之为转换器
csj50
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2023-08-16 17:10
机器学习
机器学习
机器学习:
特征工程
之特征预处理
目录特征预处理1、简述2、内容3、归一化3.1、鲁棒性3.2、存在的问题4、标准化⭐所属专栏:人工智能文中提到的代码如有需要可以私信我发给你特征预处理1、简述什么是特征预处理:scikit-learn的解释:providesseveralcommonutilityfunctionsandtransformerclassestochangerawfeaturevectorsintoarepresen
逐梦苍穹
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2023-08-16 09:40
人工智能
机器学习
人工智能
chatgpt
python
特征工程
特征预处理
机器学习重要内容:
特征工程
之特征抽取
目录1、简介2、⭐为什么需要
特征工程
3、特征抽取3.1、简介3.2、特征提取主要内容3.3、字典特征提取3.4、"one-hot"编码3.5、文本特征提取3.5.1、英文文本3.5.2、结巴分词3.5.3
逐梦苍穹
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2023-08-16 09:10
人工智能
机器学习
人工智能
python
特征工程
chatgpt
GhatGPT实现 泰坦尼克号生存预测
目录ChatGPT实现泰坦尼克号生存预测1.引言1.1研究背景1.2数据集介绍1.3研究目的2.数据描述2.1数据来源2.2数据集结构和变量定义2.3数据摘要和统计分析3.数据处理3.1缺失值处理3.2
特征工程
N-A
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2023-08-15 07:08
Python
numpy
matplotlib
python
机器学习入门:如何搭建第一个机器学习模型——以墨尔本房价预测为例
注:本文为MachineLearning的个人学习笔记,学习站点:Kaggle.com搭建一个最简单的机器学习模型仅需3步:收集数据,数据清洗;
特征工程
;模型选择、整合,参数调优;收集数据墨尔本市房产信息数据都存放在这个
sz88888
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2023-08-15 04:45
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