特征工程第17页

【斯坦福大学公开课CS224W——图机器学习】三、节点和图嵌入

.节点嵌入1.1编码器与解码器1.2节点嵌入的游走策略2.图嵌入2.1Approach12.2Approach22.3Approach31.节点嵌入在传统的图机器学习中，将图数据作为模型的输入，再进行特征工程

Yozu_Roo·2023-02-02 15:51

KDD2017精选（1）如何筛选特征

来自：FeatureSelection:ADataPerspective目的：相对于算法本身的改进，特征工程往往对效果有更直接的提升。

曹今可·2023-02-02 13:56

Coggle 30 Days of ML 7月竞赛学习

Part1内容介绍在给大家分享知识的过程中，发现很多同学在学习竞赛都存在较多的问题：Pandas、Numpy处理数据不熟悉Sklearn、LightGBM模型使用不熟悉不知道如何构建特征工程、筛选特征NLP

Datawhale·2023-02-02 12:14

NLP的特征工程

nlp特征工程机器学习，自然语言处理(MachineLearning,NaturalLanguageProcessing)Nowthatweprocessedthedataandremovedunwantednoisefromourtextinthelaststory

weixin_26752765·2023-02-02 11:48

NLP-文本特征

目录一、文本特征1.Bag_of_words2.词性特征3.前缀&后缀4.当前词特性5.stemming二、特征编码1.categorical型2.连续型3.ordinal型本笔记用于记录文本中的特征工程的可能的方法

Swayzzu·2023-02-02 10:47

笔记——机器学习入门

文章目录机器学习概述什么是机器学习机器学习算法分类机器学习开发流程机器学习框架数据集获取获取sklearn自带数据集的方法数据集划分特征工程特征工程步骤：特征提取特征预处理归一化标准化(常用这种方式无量纲化

小佘要加油·2023-02-02 10:00

pipeline、网格搜索、交叉验证几问

训练集的信息是要完全暴露给数据处理、特征工程、模型训练的；测试集的信息是完全相反，不暴露的；就是要利用训练集得到数据处理器、特征工程、模型，完全走一遍过程，得到预测结果；2、训练集、验证集、测试集怎么直白理解

月笼纱lhz·2023-02-02 09:33

OpenMMLab入门

计算机视觉问题发展过程：1.特征工程，人为设计视觉特征，不鲁棒2.imagenet早期，是数据驱动，但仍然是人工设计的特征3.深度学习，让计算机自己寻找图像特征

puppystellar·2023-02-02 09:20

Python使用机器学习模型实现温度预测详解

使用前需要准备足够的历史数据并进行特征工程，构建模型并进行训练，最后使用预测结果。

·2023-02-02 03:40

特征工程

机器学习之特征工程特征工程是机器学习里面非常重要的一个部分，机器学习主要就是根据我们从数据中获取到的特征数据，来得到对结果的预测，一般来说对结果影响最大的特征，需要重点观察，而对结果影响不大的特征属性需要排除出来

子龙爱弹琴·2023-02-01 21:56

风控评估指标浅析与实现 - KS、WOE、IV

1.前言风控工作中，不管是特征工程、特征筛选、建模都常常涉及到的几个指标，简单总结下。2.KSKS是用于衡量正负样本比例差程度大小的评估指标。简而言之，便是好人的程度与坏人的程度之差。表示第分段。

Simple丶Plan·2023-02-01 21:56

2020-06-09-TFX Airflow（三）特征工程

TFXAirflow（二）demo数据分析接下来进行特征工程的学习，特征工程主要包括了一些特征分桶，缺失值处理的步骤1.修改代码将airflow/dags/taxi_pipeline.py，airfl

logi·2023-02-01 17:58

图像处理中的几种预处理方式

文章目录一、为什么要使用归一化处理二、图像归一化的几种方式一、为什么要使用归一化处理归一化指特征工程中的特征缩放过程。

深度学习不学习·2023-02-01 16:23

Titanic机器学习——如何处理缺失值

FeatureEngineering特征工程是将原始数据“翻译”成模型可理解的形式，是机器学习工作流程中的重要组成部分在机器学习和模式识别等领域中，一般需要将样本分成独立的三部分训练集（trainset

Erick Yu·2023-02-01 10:29

手把手教你入门和实践特征工程的全方位万字笔记，附代码下载

说起特征工程，都说是机器学习建模中最为重要而且费时的一项工作，而且它涉及的知识点会非常地多，经验老道的老司机自然是轻车熟路了，但对于刚刚入门的新手司机，学习到的知识点都是东一点西一点的，不够系统化，本篇文章是在阅读了一本评分极高的特征工程书籍

SamLam·2023-01-31 19:51

啦啦啦

2、对数据敏感，对技术充满好奇心，熟悉算法原理，充分掌握特征构建，特征工程，常见统计分析方法，机器学习算法。并在实践中创新性运用算法工具和方法，解决产品中的实际问题。

icymango·2023-01-30 16:19

机器学习第三课_数据预处理2

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。

素心似锦·2023-01-30 14:40

详解 Kaggle 房价预测竞赛优胜方案：用 Python 进行全面数据探索

今天我们介绍的是目前得票数最高的优胜方案：《用Python进行全面数据探索》，该方案在数据探索，特征工程上都有十分出色的表现。

宽客在线·2023-01-30 13:01

zillow房价预测比赛_Kaggle入门级赛题：房价预测——数据挖掘篇

特征工程我们注意到MSSubClass其实是一个category的值：all_df['MSSubClass'].dtypes有：dtype('int64')它不应该做为数值型的值进行统计。

weixin_39545329·2023-01-30 13:01

python数据分析房价预测_Kaggle入门级赛题：房价预测——数据分析篇

技术栈特征工程(Creativefeatureengineering)回归模型(Advancedregressiontechniqueslikera

weixin_39587407·2023-01-30 13:01

人工智能基础知识

工作流程：步骤：获取数据、数据基本处理、特征工程、机器学习（模型训练）、模型评估；数据

灰太狼家的小鸭子·2023-01-30 13:23

机器学习---KNN算法

欧式距离:曼哈顿距离:切比雪夫距离：闵可夫斯基距离：标准化欧式距离(将单位换算了)：余弦距离：鸢尾花综合(KNN)案例:步骤：获取数据集数据基本处理（划分数据集）特征工程机器学习模型评估#得到数据集fromsklearn.datasetsimportload_iris

灰太狼家的小鸭子·2023-01-30 13:50

想机器学习实战却不会特征降维？这可不行

普通网友·2023-01-30 12:17

五、数据挖掘流程简明笔记

目录1、机器学习概述2、入门案例示例3、问题定义4、特征工程4.1数据理解4.2数据预处理4.2.1数据清洗4.2.2数据转换4.2.3特征选择4.2.3.1单变量特征选定：卡方检验(chi-squared

Norni·2023-01-30 07:39

论文笔记之Feature Generation by Convolutional Neural Network for Click-Through Rate Prediction

Wide&Deep通过在wide部分的特征工程来帮助de

小弦弦喵喵喵·2023-01-29 19:09

机器学习----数据准备&特征工程（2）

一、数据降维原理，就是采用映射的方法，把高维准换成低维的降维可能准确度会下降，但是避免了过拟合的现象可以增加样本个数常用的降维的方法1.1PCA解释及计算步骤通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中表示，使得方差最大，适用较少的数据维度，尽量保留住较多的数据步骤1，各个数据集减去各数据的均值2求特征变量的协方差矩阵3求协方差的特征值和特征向量**4.排序取值5.投影映射**代码如下#-*-

sakura小樱·2023-01-29 16:46

机器学习(数据特征工程--特征提取及其处理)

一、数据得特征抽取：1、字典特征抽取：sklearn.feature_extraction.DictVectorizerDictVectorizer(sparse=True,…)DictVectorizer.fit_transform(X)X:字典或者包含字典的迭代器返回值：返回sparse矩阵DictVectorizer.inverse_transform(X)X:array数组或者sparse

weixin_54475711·2023-01-29 12:15

机器学习算法基础1(数据集，特征抽取，归一化，标准化，缺失值处理)

目录1.数据集的组成1.1可用数据集1.2常用数据集结构组成2.特征工程2.1特征抽取2.1.1sklearn特征抽取API2.1.2文本特征抽取中文问题2.2文本特征常用方法tf-idf分析问题（NLP

自然color·2023-01-29 12:45

机器学习-特征工程实例分析

目录1.什么是特征工程2.原始数据集变量的理解与分析2.1时间序列数据分析2.2多特征数据分析3.数据缺失值处理4.特征分析4.1特征构造4.2特征选择1.什么是特征工程很多同学在拿到数据集之后不知道怎么处理

长安大学信息学院工业AI创新技术实验室·2023-01-29 11:43

特征工程 -类别型特征的预处理

目录序言主要介绍：1.使用Sklearn的LabelBinarizer来进行one-hot2.使用Sklearn的MultilabelBinarizer来进行组合类别特征的One-hot3.对Oridinal序数特征进行编码4.对特征字典编码5.填充缺失的分类特征值6.使用category_encoder包来进行特征转换总结序言在机器学习建模过程中，许多模型例如逻辑回归、支持向量机、K近邻等传统的

Zouia Gail·2023-01-29 11:06

数据分析详解（数据预处理+基于随机森林特征工程+机器学习完全版）

1.背景数据分析而言，数据是显而易见的核心。但是并不是所有的数据都是有用的。存在不完整的、含噪声的和不一致的数据是现实世界大型的数据库或数据仓库的共同特点。一些比较成熟的算法对其处理的数据集合一般有一定的要求，如数据完整性好、数据的冗余性小、属性之间的相关性小。然而，实际系统中的数据一般无法直接满足数据挖掘算法的要求，因此必须对数据进行预处理，以提高数据质量，使之符合数据挖掘算法的规范和要求。数据

Zouia Gail·2023-01-29 11:02

python网格搜索、贝叶斯调参实战

目录一、交叉验证二、网格搜索三、贝叶斯优化建模的整个过程中最耗时的部分是特征工程（含变量分析），其次可能是调参，所以今天来通过代码实战介绍调参的相关方法：网格搜索、贝叶斯调参。

Python风控模型与数据分析·2023-01-28 22:52

脑电数据的特征提取算法详解

脑电信号的特征工程。

LeetCoder·2023-01-28 17:02

关于机器学习特征选择的方法总结

不过，特征工程依然是各种机器学习应用领域的重要组成部分。其中对于特征选择(排序)的研究对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。

Chris_34·2023-01-28 16:14

特征工程-Feature Selection for High-Dimensional Data: A Fast Correlation-Based Filter Solution

FeatureSelectionforHigh-DimensionalData:AFastCorrelation-BasedFilterSolution2003LeiYuleiyu@[email protected]&Engineering,ArizonaStateUniversity,Tempe,AZ85287-5406,U

幸运六叶草·2023-01-28 15:38

中文问题相似度挑战赛版本2

都将两个版本做对比，构建自己的相似度打分，版本一：特征工程（中文特征）+集成模型版本二：预训练模型。后续改进模型融合赛题介绍赛题背景问答系统中包括三个主要的部分：问题理解、信息检索和答案抽取。

big_matster·2023-01-28 10:12

数据挖掘的特征介绍和处理方法介绍

一、特征工程二、数据清洗：1、数据样本抽样2、异常值（空值）处理在特征预处理的过程中，进行数据标注是非常重要的，比如我们想要预测明天下雨不下雨，那么这个时候我们得到的数据中，需要对关于我们预测的结果的数据进行标注

一曲无痕奈何·2023-01-27 14:40

【AlgorithmStar机器学习】AS机器学习库特征工程使用说明文档

目录AlgorithmStar介绍概述AS库的一般处理流程数据采集与清洗向量生成与特征提取选择机器学习后续处理AlgorithmStar使用数据类型-操作数浮点类型操作数整数类型操作数复数特征提取字典特征提取词频特征提取特征选择基于冗余排名比例去除基于相关系数去除机器学习聚合计算分类计算差异计算路径计算数据预处理(标准化/归一化)概率计算决策计算模型预测AlgorithmStar开源协议Algor

Liming07·2023-01-27 10:16

向前logistic回归与向后筛选出一样的变量_风控建模之特征筛选与建模（python）...

特征筛选在建模之前的一步就是将特征工程做好的变量进行筛选，在风控项目中筛选分为两步：初步筛选、逐步回归筛选以及稳定性筛选。

weixin_39952031·2023-01-27 09:30

《Python深度学习》第五章-2（Cats_vs_Dogs）读书笔记

Paul-Huang·2023-01-27 07:27

【精通特征工程】学习笔记（一）

【精通特征工程】学习笔记Day1&1.26&D1-2章&P1-32页1、机器学习流程&基本概念数据--任务--模型--特征--模型评价数据：是对现实世界的现象的观测特征：就是原始数据某个方面的数值表示特征工程

小小孩儿的碎碎念·2023-01-27 05:07

大众点评 App 搜索基于知识图谱的深度学习排序实践

13：21在看|星标|留言,真爱本文授权转载自：美团技术博客本文介绍了大众点评搜索核心排序层模型的演化之路，包括结合知识图谱信息构建适合搜索场景的Listwise深度学习排序模型LambdaDNN以及特征工程实践和相关工具建设

DevolperFront·2023-01-26 10:32

【深度推荐算法】DataWhale组队学习Task01: DeepCrossing

DeepCrossing动机将深度学习架构应用于推荐系统中的模型2016年由微软提出，完整的解决了特征工程、稀疏向量稠密化，多层神经网络进行优化目标拟合等一系列深度学习再推荐系统的应用问题。

点点菇凉·2023-01-26 08:00

零基础入门推荐系统——task05: 排序模型+模型融合

经过前面的候选文章召回和特征工程，将文章和用户点击日志信息处理成监督学习数据集，接下来就使用排序模型或二分类模型搭建模型进行学习，对测试集进行预测，得到测试集中的每个候选集用户点击文章的概率，返回点击概率最大的

从白玉石·2023-01-26 07:11

文本特征工程——下篇

文本特征下篇针对梯度提升树模型对文本特征进行特征工程，我们需要充分挖掘LabelLabelLabel编码丢失信息，例如上面的名字特征。内部存在非常强的规律，Mr等信息。这些信息反映了性别相关的信息。

big_matster·2023-01-26 03:40

特征工程——文本特征

文本特征expansion编码consolidation编码文本长度特征标点符号特征词汇属性特征特殊词汇特征词频特征TF-IDF特征LDA特征下面的文章主要是梯度提升树模型展开的，抽取的特征主要为帮助梯度提升树模型挖掘其挖掘不到的信息，本文介绍的所有特征都可以当做特征直接加入模型，和基于神经网络策略有些许差别。因篇幅过多，本篇文章介绍文本特征的20种不同的特征，后续的文本特征会在后面的文章中更新！

big_matster·2023-01-26 03:39

机器学习笔记三：经典算法

第三章：机器学习经典算法机器学习之经典算法第三章：机器学习经典算法一、KNN算法定义：距离计算公式：适用案例：算法优缺点：特征工程处理：skLearnAPI:sparkAPI:二、朴素贝叶斯分类算法原理

roykingw·2023-01-25 15:42

动手学数据分析task05 数据建模及模型评估

特征工程缺失值的填充分类型变量填充某个缺失值字符(NA)用最多类别的进行填充连续型变量填充均值、中位数、众数第一步：查看所有属性列中有哪些有缺失值train.isnull().sum().sort_values

小小小泥鳅·2023-01-25 12:00

动手学数据分析—5.数据建模及模型评估

动手学数据分析—5.数据建模及模型评估一、特征工程1.1缺失值填充1.2编码分类变量二、模型搭建tips12.1切割训练集和测试集tips2Q12.2模型创建tips3Q22.3输出模型预测结果tips4Q3

棠糖䉎·2023-01-25 12:00

动手学数据分析-task05-模型建立和评估

一、模型搭建和评估–建模通过这几天的学习，我已经掌握了机器学习中占据大部分工作量的特征工程部分的工作内容，掌握好了这部分工作后，下面我就可以开始利用广大开源算法库来进行搭建模型，分析数据了，而算法库自然而然要想到目前最流行的

黄水生·2023-01-25 12:59

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