特征工程第34页

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

堪称经典，一个非常适合初学者的机器学习实战案例

该案例有着解机器学习问题的完整流程，包含EDA、特征工程、模型训练、模型融合等。房价预测流程下面跟着我，来学习一下该案例。没有啰嗦的文字，没有多余的代码，只有通俗的讲解。

Python数据开发·2022-11-07 08:17

【Meetup明天见】OpenMLDB＋AutoX：整合自动特征工程，拥抱高效机器学习

明天上午10：00-12:00，开源机器学习数据库OpenMLDBMeetupNo.7准点开始！活动背景提供生产级实时数据及特征开发全栈解决方案的开源学习数据库OpenMLDB邀请到了开源自动机器学习平台AutoXby4Paradigm（后文将简称为AutoX）合作带来第七期技术分享。另外，这也是OpenMLDB社区首次邀请社区贡献者参与Meetup，大家可以通过本次meetup中徐鹏程同学的分享

第四范式开发者社区·2022-11-06 23:53

酒店评论情感分类

文章目录代码实践读取数据数据预处理数据划分文档转化向量读取停用词分词文本向量表示训练集和测试集划分特征选择构建不同的分类器模型比较结果分析知识点补充特征工程总结SVC和LinearSVC的比较完整数据和代码参考资料代码实践读取数据读入酒店评论数据

咖啡红蘑菇·2022-11-06 11:34

「从零入门推荐系统」05：推荐系统业务流程与架构

数据与智能·2022-11-06 09:44

机器学习建模调参方法总结

建模调参：特征工程也好，数据清洗也罢，都是为最终的模型来服务的，模型的建立和调参决定了最终的结果。模型的选择决定结果的上限，如何更好的去达到模型上限取决于模型的调参。

数据派THU·2022-11-05 14:35

Alex_SCY·2022-11-05 14:04

拓端tecdat|R语言代做使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例

p=4491原文出处：拓端数据部落公众号特征工程对于模型的执行非常重要，即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上，特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。

tecdat_cn·2022-11-05 07:44

机器学习之 PCA(主成分分析)

机器学习之线性回归机器学习之逻辑回归及python实现机器学习项目实战交易数据异常检测机器学习之决策树(DecisionTree)机器学习之决策树(DecisionTree)python实现机器学习之PCA(主成分分析)机器学习之特征工程下面介绍一种降维算法

weixin_33804582·2022-11-04 13:24

Sklearn中的StratifiedKFold与stacking模型的融合方法

前言：在通过使用特征工程，模型调优等诸多方法的实践后，在单模型已经是比价再难有突破的情况下，我们可以尝试使用模型的融合，本文将重点讲述StratifiedKFold与stacking的两种模型方法，包括源码的示意过程

且行且安~·2022-11-04 13:21

石头猿rock·2022-11-04 09:21

时间序列预测 | Python实现Prophet、ARIMA、LSTM时间序列数据预测

时间序列预测|Python实现Prophet、ARIMA、LSTM时间序列数据预测目录时间序列预测|Python实现Prophet、ARIMA、LSTM时间序列数据预测数据描述特征工程构建模型程序设计致谢数据描述首先读取数据

小橘算法屋·2022-11-04 01:56

深度学习必备基础知识点

云IDE产品介绍云IDE使用教程免费使用地址：点击【云IDE】，即可开始创建工作空间啦~深度学习必备基础知识点一、人工智能、机器学习与深度学习三者区别一、机器学习流程：二、深度学习种特征工程的作用：三、

敷衍zgf·2022-11-03 08:03

【动手学深度学习PyTorch版】17 深度卷积神经网络 AlexNet

上一篇请移步【动手学深度学习PyTorch版】16经典卷积神经网络LeNet_水w的博客-CSDN博客目录一、深度卷积神经网络AlexNet1.1核方法1.2发展◼特征工程◼数据和算力不同阶段的发展程度

水w·2022-11-02 20:23

由浅入深尝试图书分类任务实战（特征工程+GBDT、机器学习模型、深度学习模型）

文章目录引言任务说明数据集0.文本预处理1.训练Embedding1.1Tfidf1.2word2vec1.3FastText1.4LDA1.5存储模型1.6加载模型2.特征工程+GBDT2.1特征工程

fond_dependent·2022-11-02 15:03

关于高维稀疏特征对树模型的影响

背景最近在训练树模型的时候遇到了一个问题：在一次手动特征工程之后，我从原始数据衍生了3个类别型特征，随后加入模型训练，以期望带来模型效果的提升。

自由调优师_大废废·2022-11-01 20:03

使用sklearn进行数据挖掘

作者：jasonfreak1使用sklearn进行数据挖掘1.1数据挖掘的步骤数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。

36大数据·2022-11-01 07:53

数据挖掘中特征筛选方法策略

前言数据挖掘中我们经常会遇到高维数据，特别是当我们的特征工程做得比较复杂时，这些特征可能会让我们的模型过拟合，或者很多特征是没有意义，对模型的优化起不到作用，反而会降低模型的运行效率和精度，所以我们需要对我们的特征变量进行筛选

CquptDJ·2022-10-29 07:03

数据挖掘学习（一）：特征工程

2.1缺失值处理2.2特殊的特征处理2.3离散特征的连续化处理2.4离散特征的离散化处理2.5连续特征的离散化处理三、特征预处理3.1特征的标准化和归一化3.2异常特征样本清洗3.3.处理不平衡数据概述特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作

陈小虾·2022-10-29 07:57

【推荐系统】从协同过滤到深度学习

*4.AutoRec——*结合自编码器*5.NeuralCF——*结合深度学习*6.POLY2——*增加二阶特征*7.FM——*引入特征隐变量*8.FFM——*引入特征域*9.GBDT&LR——*开启特征工程自动化趋势

落叶阳光·2022-10-28 10:57

特征工程-特征提取（one-hot、TF-IDF）

文章目录简介字典特征提取文本特征提取英文中文TF-IDF图像特征提取简介特征工程是机器学习中的第一步，会直接影响机器学习的结果。可以说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。

吾仄lo咚锵·2022-10-28 07:24

深度学习常见问题（二）-特征工程概述

常见概念1.什么是特征工程？如何理解：“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”？

大众Lion·2022-10-27 17:56

特征工程——缺失值显示和填充（集中趋势（众数、平均数、中位数）、缺失值矩阵图、条形图、集中趋势填充）

一、引言在数据挖掘过程中我们会发现由于各种原因都会存在缺少信息，数据不完整。产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。二、集中趋势（1）众数：出现次数最多的变量值（M0）；不易受极端值的影响，一个数据集可能没有众数或者有几个众数，用于定序数据和数值型数据。（2）中位数：排序后处于中间位置上的1值用Me表示；不易受极端值的影响；主要用于定序数据也可用于数值型数据但不能用于定类数据。计算公式：（

泡泡怡·2022-10-26 11:36

机器学习基础线性回归——预测网店的销售额

：明确定义所要解决的问题——网店销售额的预测在数据的收集与预处理环节，分五个环节完成数据的预处理工作，分别如下（1）收集数据—需要提供的网店的相关记录（2）将收集到的数据可视化，显示出来看一看（3）做特征工程

黎明之道·2022-10-25 19:42

卷积神经网络loss不下降,神经网络loss多少算正常

通过在数据集上进行测试，可以跑出来一个结果比较好的网络结构谷歌人工智能写作项目：小发猫2、BP神经网络损失函数居高不下1、模型结构和特征工程存在问题神经网络loss没有下

小六oO·2022-10-25 08:57

opencv contrib是什么_手把手教你使用图像处理利器OpenCV

作者：MuhammadJunaidKhalid翻译：老齐与本文相关的图书推荐：《数据准备和特征工程》概要在本文中，将学习如何使用Python语言进行图像处理，我们不会局限于一个单独的库或框架，然而，有一个库的使用率将会是最高的

weixin_39901439·2022-10-25 07:54

【CV知识点汇总与解析】| 参数初始化篇

系列文章包含了深度学习、机器学习、计算机视觉、特征工程等。相信能够帮助初学者快速入门深度学习，帮助求职者全面了解算法知识点。1、什么是参数初始化？

FightingCV·2022-10-24 20:00

【周志华机器学习】一、机器学习基本概念

留出法2.3.2交叉验证法2.3.3自助法2.4调参2.5性能度量2.5.1最常见的性能度量2.5.2查准率(精确率)/查全率(召回率)/F12.5.3ROC与AUC2.5.4代价敏感错误率与代价曲线3.特征工程

CHH3213·2022-10-24 18:20

跟李沐学AI-动手学深度学习-现代卷积神经网络

在十几年前，计算机视觉中最重要的是特征工程：特征工程是关键。特征描述子：SIFT，SURF。视觉词袋（聚类）。最后用SVM。数据集ImageNet(2

洋-葱·2022-10-24 18:50

NLP学习笔记6--Lecture/语言模型/预处理/独热编码/word2vec/文本特征工程

语言模型用来判断：是否一句话从语法上通顺先分词然后算出联合概率怎么算？chainrule条件很长的时候会遇到一个问题sparsity数据的稀疏性用马尔科夫假设最简单的假设之前的单词不影响当前单词的条件unigrammodel一阶假设可以理解为只被最近的单词影响bigrammodel不能考虑单词之间的先后顺序二阶假设只被最近的两个单词影响trigrammodel结合起来就是N-grammodel最常

Lyttonkeepgoing·2022-10-24 18:04

《Learning Spark》第十一章：Spark（MLlib）与机器学习

1）他算法的输入是需要转化一下的（向量），我看到的大多是通过了某种特征工程的东西，然后这种就已经是满足的数据格式了，不知道普通的矩阵向量应该怎么弄呢？map？2）

V丶Chao·2022-10-24 07:18

Recsys2021 | 基于Transformer的会话推荐

文文学霸·2022-10-23 09:24

【菜菜的sklearn课堂笔记】数据预处理和特征工程-数据预处理-编码与哑变量 & 二值化与分段

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处理分类型特征：编码与哑变量多标签和特征在数据收集完毕的时候，都不是以数字来表现的。比如说，学历的取值可以是["小学"，“初中”，“高中”，"大学"]，付费方式可能包含["支付宝"，“现金”，“微信”]等等。在这种情况下，为了让数据适应算法和库，我们必须将数据进行编码

烧灯续昼2002·2022-10-22 07:39

大数据分析案例-对电信客户流失分析预警预测

目录1.项目背景2.项目简介2.1数据说明2.2变量介绍2.3技术工具3.算法原理4.项目实施步骤4.1导入数据4.2理解数据4.3数据预处理4.4数据可视化4.5特征工程4.6建立模型5.实验结论与建议

艾派森·2022-10-21 07:24

谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载)

本文转自：http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择(32PPT下载)2017-01-26新智元1新智元编译来源

a1424262219·2022-10-21 07:22

调参太费力？自动化机器学习（AutoML）来了！

是特征工程？是模型选择？还是参数调优?先来看看机器学习项目实战可划分为哪几个具体阶段。

咖哥·2022-10-21 07:21

大数据分析案例-基于随机森林模型对北京房价进行预测

缺失值处理4.2.2重复值处理4.2.3异常值处理4.3探索性数据分析4.3.1城区数量分布情况4.3.2城区房价情况4.3.3学区房对房价的影响4.3.4地铁对房价的影响4.3.5各特征的相关性4.4特征工程

艾派森·2022-10-21 07:48

数据分析--数据预处理

数据预处理数据分类定量数据定性数据数据质量数据清洗特征工程特征选择特征构建特征提取数据分类定量数据离散变量连续变量定性数据定序变量名义变量集中趋势主要测度是均值，中位数，和众数离散程度考虑变量的离散程度

小鱼干儿♛·2022-10-20 22:21

python特征工程有序变量处理_数据分析|Python特征工程（5）

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。特征做不好，调参调到老。重视调参，少走弯路！

weixin_39566387·2022-10-18 14:04

机器学习笔记（8）——数据预处理&特征工程

机器学习笔记（8）——数据预处理&特征工程本文部分/全部图片与文字来源网络或学术论文，仅供学习使用，持续修改完善中。

朝荣·2022-10-18 14:04

机器学习-Sklearn-03（数据预处理和特征工程）

机器学习-Sklearn-03（数据预处理和特征工程）学习031概述1.1数据预处理与特征工程数据不给力，再高级的算法都没有用。

Henrik698·2022-10-18 14:33

机器学习和特征工程理论与python代码实现晓物智联

文章来源于：http://www.52phm.cn/blog/detail/23最初来源于本人的kesci专栏课题：特征工程理论及代码实现日期：2019.9.21作者：小知同学描述：本篇比较详细的介绍了特征工程的理论以及代码实现

52phm社区·2022-10-18 14:02

特征数据清洗编码标准化

特征工程是机器学习的第一步，涉及清理现有数据集、提高信噪比和降低维数的所有技术。大多数算法对输入数据有很强的假设，当使用原始数据集时，它们的性能可能会受到负面影响。

SamWang_333·2022-10-18 14:32

机器学习第三周-归一化和预处理

一、特征工程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的特征的过程，特征过程又包含DataPreprocessing(数据预处理)，FeatureExtraction(特征提取

笨鸟的GPS·2022-10-18 14:31

机器学习（二十一）— 特征工程、特征选择、归一化方法

特征工程：特征选择，特征表达和特征预处理。1、特征选择特征选择也被称为变量选择和属性选择，它能够自动地选择数据中目标问题最为相关的属性。是在模型构建时中选择相关特征子集的过程。特征选择与降维不同。

dbsggal90047018·2022-10-18 14:01

浅谈14 -------特征工程