特征工程第32页

数据预处理与特征工程—10.图像切割与特征提取

文章目录引言一、图像切割二、特征提取1.各阶颜色矩的计算公式三、python实现水质图像数据—百度网盘链接提取码：1234引言本文以水质图像为例，进行图像切割与特征提取一、图像切割一般情况下，采集到的水样图片包含盛水容器，且容器颜色与水体颜色差异较大，同时水体位于图片中央，所以为了提取水色特征，就需要提取水样图片中央部分具有代表意义的图像，具体实施方式是提取水样图像中央101×101像素的

哎呦-_-不错·2022-11-16 13:29

大数据导论第二章——数据预处理与特征工程

一、数据预处理数据预处理的目标*数据预处理的目标就是要从数据分析要解决的问题出发，产生高质量的、能够满足分析需求、提高分析质量的数据集。从现实生活中收集到的原始数据都是低质量的数据集，会存在数据缺失、有噪音等问题；而用低质的数据直接进行分析得到的分析结果也是低质的。为了得到可靠的分析结果，首先得有高质量的数据集，因此数据预处理的目标就是得到高质量的数据集。评价数据集的指标：（从数据收集与数据处理两

banna127·2022-11-16 13:58

数据预处理与特征工程概述

文章目录前言一、数据挖掘的五大流程1.获取数据2.数据预处理3.特征工程4.建模，测试模型并预测出结果5.上线，验证模型效果二、sklearn中的数据预处理和特征工程总结前言加油，坚持住，跟着菜菜继续学一

功夫大笨鲨·2022-11-16 13:25

梳理数据预处理与特征工程全流程

上面是一个经典的数据分析流程，而我想要研究的，其实就是图中的数据探索、预处理、特征工程，换句话说，就是拿到数据之后，到建模之前，我

JessssseYule·2022-11-16 13:55

数据预处理与特征工程

数据预处理与特征工程一、数据预处理在利用机器学习处理问题的过程中，通常会对原始数据进行数据清洗操作来提高数据质量。这一过程被称为数据预处理。

abtgu·2022-11-16 13:23

机器学习——特征工程（3分钟的超详细介绍）

目录1什么是特征工程？2数据预处理和特征处理2.1数据预处理2.2特征处理3特征降维3.0什么是特征降维？

Joker_咖啡逗·2022-11-15 11:48

数据挖掘机器学习[四]---汽车交易价格预测详细版本｛嵌入式特征选择（XGBoots,LightGBM），模型调参（贪心、网格、贝叶斯调参）｝

题目出自阿里天池赛题链接：零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测-天池大赛-阿里云天池相关文章：特征工程详解及实战项目【参考】数据挖掘---汽车车交易价格预测[一](测评指标；EDA)数据挖掘机器学习-

汀、·2022-11-15 09:00

特征工程之PCA降维（主成分分析）总结

目录1.PCA是什么2.算法思路详细推算特征值分解优缺点参考链接：1.PCA是什么PCA是什么？PCA（PrincipalComponentAnalysis）是一种常用的数据分析方法如上图所示，原来是三维的数据，通过分析找出两个主成分PC1和PC2，那么直接在这两个主成分的方向上就可以形成一个平面，这样就可以把我们三位的样本点投射到这一个平面上（如右图）。那么此时的PC1和PC2都不单单是我们的其

赵孝正·2022-11-15 08:55

特征工程——主成分分析(PCA)的原理解析

目录一、使用最大方差理论解析PCA原理1、原理解析：2、总结：二、最小平方误差理论解析PCA原理1、原理解析2、总结在机器学习领域中，我们对原始数据进行特征提取，有时会得到比较高维的特征向量。在这些向量所处的高维空间中，包含很多的冗余和噪声。我们希望通过降维的方式来寻找数据内部的特性，从而提升特征表达能力，降低训练复杂度。主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis，PCA）

Ma Sizhou·2022-11-15 08:25

Pyspark特征工程--PCA

PCA：主成分分析classpyspark.ml.feature.PCA(k=None,inputCol=None,outputCol=None)主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。PCA训练模型以将向量投影到前k个主成分的低维空间model.explainedVariance：返回由每个主成分解释的方差比例向量01.创建

Gadaite·2022-11-15 08:54

主成分分析结果成分不显著_【数据分析】特征处理-主成分分析

特征工程参考文章：https://www.cnblogs.com/infaraway/p/8645133.htmlwww.cnblogs.com主成分分析流程主成分分析包含以下流程：1、原始数据标准化。

难得加油·2022-11-15 08:53

spark ml特征工程之主成分分析（pca）

简介主成分分析（PCA）是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。sparkML特体相应的AP进行处理。实战1.spark工程的pom文件引用UTF-8UTF-82.112.3.0org.apache.sparkspark-sql_${scala.version}${spark.version}org.apache.sparkspa

test-abc·2022-11-15 07:20

特征工程：PCA主成分分析（实例）

1.特征转换的介绍样本特征只能从原始数据集中选择吗?答案是否定的。我们可以对原有特征进行组合，转化和提取获取新的特征。其实生活中有很多这样的例子比如：从三维空间到二维平面->用单个摄像头捕获数据时,就像把数据集压入一个二维空间:[x,y,z]->[CI,C2]->在特征转换中，一开始就不认为原始特征空间是最好的。->可能用更少的特征可以更好的描述数据。下面介绍几个概念：（维度缩减）特征转换、特征选

开始King·2022-11-15 07:46

矩阵的特征：主成分分析（PCA）

在机器学习领域中，我们要进行大量的特征工程，将物品的特征转换成计算机所能处理的各种数据。通常，如果我们增加物品的特征，就有可能提升机器学习的效果。

人邮异步社区·2022-11-15 07:14

机器学习——特征工程之主成分分析PCA

一、PCA简介1、定义：主成分分析是一种统计方法，通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为线性不相关，转换后的这组变量称为主成分。2、主要应用场景：数据压缩；消除冗余；消除数据噪声；数据降维，可视化3、理论基础：最大投影方差理论、最小投影距离理论和坐标轴相关度理论4、直观理解：找出数据里最主要的成分，代替原始数据并使损失尽可能的小a)样本点到超平面的距离足够近b)样本点在这个超平面的投影尽可能

羽落黎纹·2022-11-15 07:13

特征工程-主成分分析PCA

文章目录简介步骤均值协方差矩阵特征值和特征向量第一主成分python代码简介主成分分析（PrincipleComponentAnalysis，PCA）是常用的降维方法，用较少的互不相关的新变量来反映原变量所表示的大部分信息，有效解决维度灾难问题。一种直观的解释是，主成分是对所有样本点的一种投影，且我们希望投影后可以尽可能的分开，即使得投影后样本点的方差最大化。不难理解，方差越大，越能反映数据特征。

吾仄lo咚锵·2022-11-15 07:10

【知识图谱赵军学习笔记】第六章关系抽取

第六章关系抽取任务概述任务分类任务难点相关测评限定域关系抽取基于模板的关系抽取方法基于机器学习的关系抽取方法有监督的关系抽取方法基于特征工程的方法基于核函数的方法基于神经网络的方法开放域关系抽取任务概述关系抽取是指自动识别实体之间具有的某种语义关系

JYNjyn666·2022-11-14 13:45

人工智能-第三阶段-k近邻算法1-算法理论、kd树、鸢尾花数据

机器学习（数据科学库）：matplotlib、numpy、pandas、seaborn获取数据集—数据基本处理—特征工程—机器学习—模型评估1.1k-近邻简介KNN根据你的邻居来推断出你的类别多个邻居中

海星？海欣！·2022-11-14 09:03

人工智能--k近邻算法2-归一化、交叉验证、网格搜索、数据分割方法总结、两案例实现

1.7特征工程-特征值预处理1.7.1介绍通过一些转换函数奖特征数据转换为更加适合算法模型的特征数据过程为什么要进行归一化/标准化？

海星？海欣！·2022-11-14 09:03

人工智能--机器学习概述、motplotlib的使用-折线图、散点图、柱状图、饼图

机器学习步骤：获取数据–数据基本处理–特征工程–机器学习（算法）–模型评估与调优人工智能三要素：数据、算法、计算力CPU控制单元多，计算单元少—更适合IO密集型任务GPU计算单元多----更适合计算密集型任务机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来人工智能图灵测试

海星？海欣！·2022-11-14 09:32

【Designing ML Systems】第 5 章：特征工程

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录

Sonhhxg_柒·2022-11-13 14:05

唐宇迪机器学习课程笔记：随机森林

重新考虑特征工程，引入新特征后观察结果走势。对随机森林算法进行调参，找到最合适的参数掌握机器学习中两种经典调参方法，对当前模型进行调节#数据读取importpandasaspdfea

小黑无敌·2022-11-13 11:05

sklearn中的数据预处理和特征工程----【1】代码及参数解释【学习笔记】

特征工程将特征转换成更能代表预测模型潜在问题的过程方法：挑选最相关的、提取特征、创造特征：降维或者计算问题：特征间有相关性、特征和标签无关、太多或者太小、干脆无法

JamePrin·2022-11-12 11:24

数据预处理和特征工程

一、概述1.数据预处理与特征工程数据挖掘的五大流程：(1).获取数据(2).数据预处理数据预处理是从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字

Garcia-zhang·2022-11-12 11:54

数据预处理与特征工程（一）----归一化与标准化

数据预处理与特征工程（一）----归一化与标准化相关数据集均放置在本人的csdn文件中，如有需要，可免费下载。内容来自老师上课的课件。

折纸成诗·2022-11-12 11:24

【菜菜的sklearn课堂笔记】数据预处理和特征工程-数据预处理-数据无量纲化 & 缺失值

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数据挖掘的五大流程：获取数据数据预处理数据预处理是从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。也可能，数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量

烧灯续昼2002·2022-11-12 11:24

数据预处理和特征工程1--无量纲化：数据归一化、标准化

数据不给力，再高级的算法都没有用。教程和sklearn中的数据，都堪称完美。现实中的数据，离使用的完美数据集，相差十万八千里数据挖掘的五大流程：获取数据数据预处理数据预处理是从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。也可能，数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，

海星？海欣！·2022-11-12 11:23

机器学习流程

）CSVHDF5（二进制）JSON获取数据（spark）数据集分类将本地数据导入spark连接pyspark创建RDD或DataFrom二数据的基本处理数据去重缺失值处理异常值处理数据集分割数据抽样三特征工程特征提取数据离散化和

劫径·2022-11-12 11:19

【动手学深度学习Pycharm实现8】Pytorch神经网络参数的保存与读取

前言很久没更新了，第一个原因是学校的课程任务，第二个原因是在kaggle实战去了，我参加的是泰坦尼克那个比赛，调了快一周的代码，收获也是不小，感受最大的就是：在机器学习的任务中，非常非常重要的就是特征工程

Stick_2·2022-11-11 23:19

【阿旭机器学习实战】【26】逻辑斯蒂回归----糖尿病预测实战

目录1.导入并查看数据信息2.特征工程2.1处理异常值2.2填充缺失值3.切分数据集并构建模型1.导入并查看数据信息importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportsea

阿_旭·2022-11-11 07:38

AI量化与机器学习流程：从数据到模型

这几天的文章讲了数据（hdf5：兼容pandas的dataframe合适量化的存储格式）、特征工程（因子特征工程：基于pandas和talib（代码））、单因子评估（【每周研报复现】AI量化特征工程之alphalens

AI量化投资实验室·2022-11-10 10:07

从sklearn.preprocessing, sklearn.feature_selection学习特征工程之预处理

特征工程思维导图如下图。

一个人的场域·2022-11-09 21:29

机器学习笔记（一）

特征工程一、特征归一化线性函数归一化零均值归一化意义：未归一化的数据在梯度下降中需要较多的迭代才能找到最优解。

Jonathan周靖淳·2022-11-09 14:40

深度学习入门（二十八）卷积神经网络——AlexNet

深度学习入门（二十八）卷积神经网络——AlexNet前言卷积神经网络——AlexNet课件以前的机器学习几何学特征工程HardWareImageNet（2010）AlexNetAlexNet架构更多细节复杂度总结教材

澪mio·2022-11-09 10:51

图像语义分割python_深度学习第34讲：图像语义分割经典论文研读之 FCN 全卷积网络...

Python编程经验配套视频教程：Python机器学习全流程项目实战精https://edu.hellobi.com/course/284涵盖需求分析->数据采集->数据清洗与预处理->数据分析与可视化->特征工程

weixin_39679718·2022-11-08 21:15

机器学习笔记七——特征工程之特征处理

特征处理1、类别型特征的处理—特征编码1.1处理少量特征1.2处理大量的类别特征2、文本特征的处理——文本形式转换为向量形式2.1词集模型2.2词袋（Bag-of-Words,Bow)模型2.3Bag-of-N-gram-Feature（N元特征词袋模型）3、数字特征处理4、特征缩放4.1归一化4.2正则化在实际应用中，数据的类型多种多样，比如文本、音频、图像、视频等。而很多机器学习算法要求输入的

珞沫·2022-11-08 17:17

机器学习学习笔记（二）之特征提取

一、什么是特征工程特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程意义：会直接影响机器学习的效果二、特征工程的位置与数据处理的比较pandas：数据清洗、数据处理

worden丶·2022-11-08 17:15

Python机器学习笔记使用sklearn做特征工程和数据挖掘

特征处理是特征工程的核心部分，特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样式确定的步骤，更多的是工程上的经验和权衡，因此没有统一的方法，但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法

glimmer_it·2022-11-08 17:45

机器学习（9）——特征工程（3）（补充）

目录1数据集1.1可用数据集1.2sklearn数据集1.2.1scikit-learn数据集API介绍1.2.2sklearn数据集的使用1.2.3数据集的划分2特征工程介绍2.1什么是特征工程2.2

WHJ226·2022-11-08 17:12

机器学习笔记（二）——特征工程

特征抽取介绍字典的特征提取文本特征提取（英文）中文文本特征提取jieba分词处理Tf-idf文本特征提取三、特征预处理介绍包含内容归一化标准一化四、特征降维介绍包含内容特征选择过滤式低方差过滤相关系数主成分分析前言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

哆啦A梦(·2022-11-08 17:42

机器学习笔记05——特征工程之特征处理:字典特征提取、文本特征提取

目录1、类别型特征的处理—特征编码1.1处理少量特征1.2处理大量的类别特征1.3字典特征提取（特征离散化）⭐1.4文本特征提取（英文+中文）⭐1.4.1英文数据演示1.4.2中文特征提取演示1.4.3jieba分词：中文特征提取1.4.4Tf-idf文本特征提取在实际应用中，数据的类型多种多样，比如文本、音频、图像、视频等。而很多机器学习算法要求输入的样本特征是数学上可计算的，因此在机器学习之前

S1406793·2022-11-08 17:41

阿旭机器学习实战【4】KNN算法实战练习1：利用KNN算法预测某人对你喜欢程度

本系列文章为机器学习实战内容，旨在通过实战的方式学习各种机器学习算法知识，更易于掌握和学习，更多干货内容持续更新…目录问题描述1.读取数据2.特征工程2.1将标签数据映射为数字2.2分割特征数据与标签数据

阿_旭·2022-11-08 11:28

阿旭机器学习实战【3】KNN算法进行年收入预测

本系列文章为机器学习实战内容，旨在通过实战的方式学习各种机器学习算法知识，更易于掌握和学习，更多干货内容持续更新…KNN算法进行年收入预测目录问题描述读取数据集并查看数据特征工程分割特征与标签对非数值特征进行量化把字符串类型的特征属性进行量化建模与评估模型优化总结案例及数据集获取方式见文末

阿_旭·2022-11-08 11:28

每日一篇机器学习公众号D3-字节跳动安全Ai挑战赛-小样本赛道方案总结

的可视化代码生成软件二、字节跳动安全Ai挑战赛-小样本赛道方案总结1、链接：https://mp.weixin.qq.com/s/WDiCX_a8wLcM8j5P3jrLaw2、记录一下具体步骤：（1）数据统计（2）特征工程

甄小胖·2022-11-08 09:31

第三章、节点嵌入 Node Embedding

B站视频斯坦福大学CS224Wsilide03-nodeemb图表示学习（GraphRepresentationLearning）图表示学习减轻了每次进行特征工程的需要。

叫我阿明·2022-11-08 09:47

GNN-CS224W: 3 Node Embeddings

graphrepresentationlearningAutomaticlylearningefficienttask-independentfeatureformachinelearningwithgraphs，从而避免了特征工程

当客·2022-11-08 09:46

CS224W摘要03.Node Embedding

Embeddingentiregraphs新法LearnWalkEmbeddingCS224W:MachineLearningwithGraphs公式输入请参考：在线Latex公式上一节讲的是传统的图机器学习如何进行特征工程的

oldmao_2000·2022-11-08 09:13

自然语言处理实战：机器学习常见工具与技术

D.1数据选择和避免偏见数据选择和特征工程会带来偏见的风险（用人类的话来说）。一旦我们把自己的偏见融入算法中，通过选择一组特定的特征，模型就会适应这些偏见并产生带有偏差的结果。

人邮异步社区·2022-11-07 23:30

特征工程之特征选择

文章目录前言准备工作：数据的准备一、Filter过滤法1.1方差过滤1.1.1VarianceThreshold1.1.2方差过滤对模型的影响1.1.3为什么随机森林运行如此之快？为什么方差过滤对随机森林没很大的有影响?1.1.4选取超参数threshold1.2相关性过滤1.2.1卡方过滤1.2.2选取超参数K方法一：跑学习曲线方法二：看p值选择k（推荐，因为学习曲线运行时间长）和菜菜老师得出的

功夫大笨鲨·2022-11-07 15:30

【菜菜的sklearn课堂笔记】数据预处理和特征工程-特征选择-Wrapper包装法

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包装法也是一个特征选择和算法训练同时进行的方法，与嵌入法十分相似，它也是依赖于算法自身的选择，比如coef_属性或feature_importances_属性来完成特征选择。但不同的是，我们往往使用一个目标函数作为黑盒来帮助我们选取特征，而不是自己输入某个评估指标或统

烧灯续昼2002·2022-11-07 15:27

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