特征工程第35页

数据挖掘的五大流程、sklearn中常用的模块介绍、数据预处理、特征选择（过滤法+Embedded嵌入法+Wrapper包装法）

文章目录1、数据挖掘的五大流程：1.1获取数据1.2数据预处理1.3特征工程1.4建模，测试模型并预测出结果1.5上线，验证模型效果2、sklearn中的数据预处理和特征工程3、数据预处理Preprocessing

斯外戈的小白·2022-09-02 10:42

学习笔记——sklearn数据预处理和特征工程(过滤法、嵌入法、包装法)

sklearn数据预处理和特征工程数据挖掘五大流程获取数据数据预处理目的：让数据适应模型，匹配模型的需求特征工程面对的问题：特征之间有相关性、特征和标签无关、特征太多或太少或无法展示数据的真实面貌。

真是喵啊·2022-09-02 10:12

独家 | 一文带你读懂特征工程！

作者：BhalchandraMadhekar翻译：陈之炎校对：张玲本文约1800字，建议阅读7分钟。本文描述了一个典型的基于跨行业标准流程的标准机器学习管道，作为数据挖掘行业的标准过程模型。无论它的规模和大小如何，数据已经成为现代企业、公司和组织的一流资产。任何一个智能系统都需要数据驱动，无论它多复杂。每个智能系统的核心，均有一个或多个基于某种数据学习方法的算法，例如机器学习、深度学习或统计方法，

数据派THU·2022-09-02 07:59

机器学习 Sklearn Day3

Day3sklearn中的数据预处理和特征工程1概述1.1数据预处理与特征工程1.2sklearn中的数据预处理和特征工程2数据预处理Preprocessing&Impute2.1数据无量纲化2.2缺失值

birdooo·2022-08-31 07:16

Python sklearn转换器估计器和K-近邻算法

目录一、转换器和估计器1.转换器2.估计器(sklearn机器学习算法的实现)3.估计器工作流程二、K-近邻算法1.K-近邻算法(KNN)2.定义3.距离公式三、电影类型分析1问题2K-近邻算法数据的特征工程处理四

·2022-08-30 16:21

表格数据深度学习框架-DeepTables

在大多数情况下，必须进行手动特征工程，并且这项工作需要广泛的领域知识并且非常繁琐。如何在神经网络中有效地学习功能交互成为最重要的问题。

致Great·2022-08-30 09:16

Python机器学习—特征工程

文章目录1、数据集1.1可用数据集1.2scikit-learn数据集sklearn小数据集sklearn大数据集1.3数据集的划分数据集划分API2.特征工程2.1特征工程包含内容3.特征提取3.1字典特征提取

万里守约·2022-08-30 07:49

机器学习文本特征提取

1.特征工程直接影响模型预测结果。

海滩上的那乌克丽丽·2022-08-30 07:08

《美团机器学习实践》—— 思维导图

第一章问题建模3901436-8cbf8574791e7631第二章特征工程3901436-e08a7c23464e241f.png第三章常用模型3901436-43f3324ebef980ec.png

Yobhel·2022-08-29 18:24

OpenMLDB + OneFlow：手把手教你快速链接特征工程到模型训练

如何从历史数据中找出规律，去预测用户未来的购买需求，让最合适的商品遇见最需要的人，是大数据应用在精准营销中的关键问题，也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。京东作为中国最大的自营式电商，沉淀了数亿的忠实用户，积累了海量的真实数据。本案例以京东商城真实的用户、商品和行为数据（脱敏后）为基础，通过数据挖掘的技术和机器学习的算法，构建用户购买商品的预测模型，输出高潜用户和目标商品的匹配结果，

OneFlow深度学习框架·2022-08-27 07:21

扫描车牌是什么神经网络,卷积神经网络车牌识别

还可能是特征工程不到位，特征选取的不好，不满足尺度不变性、旋转不变性、仿射不变性三个要素，说白了就是，大小变了，旋转的角度变了，拍照的时候站的位置不同导致对车牌的透视发生变化了，然后可能就识别不出来了。

快乐的小荣荣·2022-08-26 17:08

【01】人工智能入学指南

需要把人类认识的符号转换成计算机认识的符号（这里就叫做一个特征选择或者特征工程，即如何将一句话变成一个数字，如何去变）学习函数：一旦将它转换成计算机认识的东西，我需要让咱们计算机找出来一个决策的边界吧，

饮马翰海·2022-08-24 18:36

2020讯飞AI开发者大赛-温度预测赛道baseline改进

2020讯飞AI开发者大赛-温度预测赛道baseline改进分享写在前面数据清洗缺失值处理异常值处理特征工程模型训练写在最后写在前面这是我参加的第二次数据竞赛，上次是上个月的“传染病趋势预测”，西交是主办方的那个

他说民谣很穷·2022-08-24 15:18

数据竞赛—二手车价格预测—数据分析

3.引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠4.完成对于数据的探索性分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结并打卡要求

你会弹琴吗·2022-08-23 08:10

Python数据分析案例07——二手车估价（机器学习全流程，数据清洗、特征工程、模型选择、交叉验证、网格搜参、预测储存）

案例背景本次案例来自2021年matchcop大数据竞赛A题数据集。要预测二手车的价格。训练集3万条数据，测试集5千条。官方给了二手车的很多特征，有的是已知的，有的是匿名的。要求就是做模型去预测测试集的二手车的价格。价格是一个连续变量，所以这是一个回归问题。（需要数据集可以留言）特征和数据集如下：特征名称和含义数据集：说实话有点复杂，给的是txt文件，而且各种花样缺失数据.....要是新手估计读取

阡之尘埃·2022-08-23 08:37

MatLab机器学习入门

1流程导入数据-》组织和预处理数据-》特征工程-》构建模型-》评估模型-》部署模型2分类工作流如图所示，文件中存储了字母手写数据，以表格形式组织。

xinxihu·2022-08-22 07:02

机器学习-sklearn第三天——笔记

目录sklearn中的数据预处理和特征工程1概述1.1数据预处理与特征工程1.2sklearn中的数据预处理和特征工程2数据预处理Preprocessing&Impute2.1数据无量纲化2.2缺失值2.3

鹿衔草啊·2022-08-21 07:49

python实现kmeans图像分割_Python实现K-means聚类算法

一机器学习项目的主要流程机器学习项目的主要流程有五步：1.数据提取2.数据清洗3.特征工程4.训练模型5.验证模型并优化之前讲到的PYTHON爬虫可以算是第一步数据提取里面的内容，数据提取的作用就是想方设法获取源数据

weixin_39589644·2022-08-20 07:44

Python数据分析案例04——超高维数据的降维(随机森林)、特征工程

本次带来的案例是高维数据的处理，以及降维，使用随机森林降维和分类。本次数据长这个样子，没有特征名称只有最后一列是0和1，代表响应变量y，这是一个二分类问题。其他前面都是x。首先导入包，读取数据的时候给每个变量命个名称，从var1到var250：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns读

阡之尘埃·2022-08-18 13:13

机器学习算法基础（基础机器学习课程）——第一天

并利用规律对未知数据进行预测为什么需要机器学习机器学习的应用场景医疗、航空、教育、物流、电商......03.数据集的组成数据来源以及数据格式可用数据集常用数据集数据的结构组成结构：特征值+目标值04.特征工程的定义特征工程是什么特征工程是将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程

Grateful_Dead424·2022-08-18 07:17

机器学习入门2 分类算法（knn,朴素贝叶斯，决策树，随机森林）

分类算法目标值：类别1、sklearn转换器和预估器2、KNN算法3、模型选择与调优4、朴素贝叶斯算法5、决策树6、随机森林3.1sklearn转换器和估计器转换器估计器(estimator)3.1.1转换器-特征工程的父类

lbhfox·2022-08-16 13:32

图像分类竞赛baseline——以智能硬件语音控制的时频图分类挑战赛为例

图像分类竞赛baseline一.赛事介绍二.Baseline2.1基础API训练2.1.1训练数据的分割、特征工程及封装2.1.2定义模型、损失函数和优化函数2.1.3模型训练2.1.4模型预测及结果输出

卡卡南安·2022-08-16 07:09

几行 Python 代码就可以提取数百个时间序列特征

·2022-08-14 09:41

bp神经网络实现人脸识别,bp神经网络模式识别

还可能是特征工程不到位，特征选取的不好，不满足尺度不变性、旋转不变性、仿射

爱发猫·2022-08-13 18:13

机器学习——监督学习：回归

3.3多元的梯度3.4特征缩放3.4.1除以最大值3.4.2均值归一化3.4.3z值标准化（Z-scorenormalization即Z-score标准化）3.5检查梯度下降是否收敛3.6学习率3.7特征工程四

清园暖歌·2022-08-12 15:05

Pandas数据分析之pandas文本处理

对于机器学习来说，从文本中做特征工程很是很

·2022-08-12 12:04

21天学习挑战赛——机器学习02

天学习挑战赛机缘老师愿意教，学生愿意学，双向奔赴吧，单向也行，可能有点累，哈哈学习时间2022.8.1～2022.8.7学习内容网课AnIntroductiontoAutoencoders百面机器学习精通特征工程数据聚类最优化理论与方法学习产出

Actual_parameter·2022-08-12 07:16

谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择ppt

什么是机器学习（ML）？从概念上讲：给定（训练）数据，发现一些潜在的模式并将这个模式应用于新数据。ML的类型：监督学习；无监督学习；半监督学习；……监督学习：用于训练的输入数据有标记。分类（学习决策边界）。示例：文本/图像/视频分类，垃圾邮件检测等回归（学习预测连续值）。示例：预测房价，预测用户愿意支出的金额等无监督学习：输入数据没有标记，尝试在数据中查找“隐藏的”结构。聚类异常值/异常现象检测示

isbndyy·2022-08-10 19:58

K-近邻算法（KNN）

1KNN介绍2KNN的初步使用3距离度量3.1基本性质3.2常见距离公式3.3距离属性4k值选择5KNN优化—kd树5.1kd树简介5.2构造方法5.3案例分析6数据集6.1获取数据集6.2划分数据集7特征工程

胡微_·2022-08-10 16:15

二手车价格预测 | 构建AI模型并部署Web应用 ⛵

本文结合汽车价格预测数据集，讲解『二手车价格预估模型』构建和部署的全过程：数据分析处理&特征工程、机器学习建模、Web应用开发等。【代码与数据集亲测可运行】

ShowMeAI·2022-08-10 13:00

PyTorch深度学习（24）深度学习知识点总结

深度学习一、机器学习和深度学习机器学习流程：数据获取特征工程建立模型评估与应用ML机器学习（MachineLearning）：更偏向于人工，传统算法DL深度学习（DeepLearning）：NN→CNNPyTorch

JYliangliang·2022-08-10 09:03

机器学习训练_金融风控_Task4_建模调参

序特征工程之后，我们基本了解了数据集的概貌，通过缺失值处理、异常值处理、归一化、独热编码、特征构造等一系列方法对数据进行了预处理，并根据不同模型的数据要求对数据进行了一定的转化，从而进行下一步模型的学习过程

恶魔眼睛大又大��·2022-08-10 07:33

Pandas数据分析18——pandas文本处理

对于机器学习来说，从文本中做特征工程很是很有用的。还是先导入包，读取案例数据importnumpyasnpimportpandasaspddata='https://www.gairuo

阡之尘埃·2022-08-09 11:41

【机器学习】线性回归实战案例二：车辆零售价回归模型分析步骤详解

线性回归实战案例二：车辆零售价回归模型分析步骤详解案例二：车辆零售价回归模型2.2.1模块加载与忽略警告设置2.2.2加载数据和表头处理2.2.3探索式数据分析（EDA）2.2.4探究字段之间的关联性2.2.5特征工程

百木从森·2022-08-09 07:13

【机器学习】关于人工智能你必须知道的概念

Mindtechnist·2022-08-08 09:40

机器学习模型特征选择方法汇总线性，随机森林，

特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant)的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。

SamWang_333·2022-08-08 07:17

端智能在大众点评搜索重排序的应用实践

本文主要讲述大众点评搜索场景下，在端侧部署大规模深度学习模型进行搜索重排序任务的实践方案，包括端上特征工程、模型迭代思路，以及具体部署优化的过程，希望能对从事相关领域开发的同学有所帮助或者启发。

美团技术团队·2022-08-05 19:48

机器学习（第一章）—— 特征工程

目录一、特征归一化二、类别型特征三、高维组合特征的处理四、组合特征五、文本表示模型六、Word2Vec七、图像数据不足时的处理方法为什么需要对数值类型的特征做归一化？怎样处理类别型特征？什么是组合特征？如何处理高维组合特征？怎样有效的找到组合特征？有哪些文本表示模型？它们各有什么优缺点？如何缓解图像分类任务中训练数据不足带来的问题？Word2Vec是如何工作的？它和隐狄利克雷模型有什么区别与关系？

Billie使劲学·2022-08-05 07:20

【day1】

1.机器学习科学计算库内容简介2.人工智能概述人工智能必备三要素：数据、算法、算力CPU和GPU的区别：3.人工智能的发展历程4.人工智能主要分支5.机器学习定义工作流程概述特征工程：对数据进行进一步处理

饮马翰海·2022-08-04 07:36

黑马程序员3天快速入门python机器学习

人工智能概述1.1.2机器学习、深度学习能做些什么1.2什么是机器学习1.2.1定义1.2.3数据集构成1.3机器学习算法分类1.4机器学习开发流程1.5学习框架和资料介绍1.5.1机器学习库与框架2、特征工程

云淡风轻__·2022-08-02 07:32

数据挖掘实战：二手车交易价格预测之特征工程

特征工程用于对特征进行进一步分析，并对数据进行处理常见特征工程包括：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；特征归一化/标准化：标准化（转换为标准正态分布

空腹熊猫·2022-08-02 07:55

3天快速入门python机器学习（黑马xxx）

什么是机器学习1.2.3数据集构成1.3机器学习算法分类1.3.1分类1.3.2小练习1.3.3机器学习算法分类1.4机器学习开发流程1.5学习框架和资料介绍1.5.1机器学习库和框架1.5.2书籍资料二、特征工程

毕竟是shy哥·2022-08-02 07:21

【机器学习】决策树案例三：利用决策树进行泰坦尼克号事故人员存活分类预测

利用决策树进行泰坦尼克号事故人员存活分类预测3利用决策树进行泰坦尼克号事故人员存活分类预测3.1导入模块与加载数据3.2特征工程3.3划分数据3.4模型创建与应用3.5模型可视化3.6参数自动搜索手动反爬虫

百木从森·2022-07-31 07:24

R语言对airbnb数据nlp文本挖掘、词云可视化、回归GAM模型、交叉验证分析

解决方案用R语言读取数据，对数据进行清洗合并以及预处理，数据可视化，特征工程以及变量选择，建模，交叉验证，模型评价。

·2022-07-28 16:56

【Meetup预告】OpenMLDB＋OneFlow：链接特征工程到模型训练，加速机器学习模型开发

2022年7月31日（周日）下午14:00-16:30，开源机器学习数据库OpenMLDB第五期Meetup将通过线上直播的形式展开。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邀请静态编译和流式并行的深度学习框架OneFlow合作带来OpenMLDBMeetup第五期。本期线上分享将带领大家深入了解迭代升级后的OpenMLDB和OneFlow，解析产品背后的架

·2022-07-27 22:12

特征工程中的缩放和编码的方法总结

特征工程又是数据预处理的一个重要组成，最常见的特征工程有以下一些方法：编码缩放转换离散化分离等等在本文中主要介绍特征缩放和特征编码的主要方法。

·2022-07-27 11:03

机器学习概述

机器学习概述1机器学习与人工智能、深度学习2人工智能主要分支3机器学习的工作流程3.1获取数据3.2数据基本处理3.3特征工程4机器学习算法的分类4机器学习模型评估方法4.1分类模型评估4.2回归模型评估

夏木夕·2022-07-25 09:39

神经网络——机器学习基础

我们将把所有这些概念——模型评估、数据预处理、特征工程、解决过拟合——整合为详细的七步工作流程，用来解决任何机器学习任务。

前丨尘忆·梦·2022-07-18 07:58

2021年第二届“大湾区杯”粤港澳金融建模竞赛B题解题思路和部分代码

使用的编程语言和工具：PYTHON，MATLAB，聚宽量化平台关键词：特征工程多因子选股模型BP神经

SkyfromGD·2022-07-18 07:20

第七篇：如何用关键点做一个姿态评估器(一)

这就要设计到特征工程及分类器的构建了。下面会一一分析。我们先由简到难的考虑一个问题：如果要检测用手托住下巴这个简单动作。

@会飞的毛毛虫·2022-07-15 07:30

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