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特征工程
特征工程
——特征归一化
在现实生活中,我们需要处理的数据大部分的量纲都是不一样的,如果不做归一化的话就会会出现的问题是,不同量纲的数据在梯度下降过程中下降的速度是不一样的,但是如果数据都是同一量纲下的数据的话,找到最优解的迭代次数会少很多,容易更快找到最优解。所以数据需要归一化在实际应用过程中呢并不是所有的模型都需要归一化,比如需要梯度下架的模型是比较需要线性回归逻辑回归各种神经网络支持向量机但是决策树却不需要,这是因为
乔大叶_803e
·
2023-12-26 20:13
2020-06-25 One-hot编码
对于某个特定应用来说,如何找到最佳数据表示,这个问题被称为
特征工程
。
大师_cfab
·
2023-12-26 10:30
DatawhaleAI夏令营第三期 - 基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战
赛事任务任务描述赛题数据集评价指标解题思路方法1:机器学习方法Baseline1.导入模块1.1特征提取1.2基于TF-IDF提取1.3选择机器学习模型2.数据探索2.1使用pandas读取数据3.数据清洗4.
特征工程
xingzhiyao123456
·
2023-12-26 07:58
机器学习
分类
数据挖掘
python
人工智能
算法
机器学习(8)朴素贝叶斯算法(20条新闻分类)
目录一、基础理论二、实战:20条新闻分类1、读取数据2、训练集划分3、
特征工程
(文本特征提取)4、朴素贝叶斯算法训练5、模型评估方法一:预测值与真实值比对方法二:计算准确率总代码一、基础理论朴素贝叶斯算法
_(*^▽^*)_
·
2023-12-26 07:27
#
机器学习
算法
机器学习
人工智能
scikit-learn
sklearn
Python数据科学视频讲解:特征归一化、特征标准化、样本归一化
内容涵盖数据科学应用的全流程,包括数据科学应用和Python的入门,数据清洗与
特征工程
,以及数据挖掘与建模、数据可视化等。针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《Python机器学习原
数据科学作家
·
2023-12-25 06:42
python
开发语言
数据挖掘
人工智能
机器学习
数据分析
特征工程
Python数据科学视频讲解:特征等宽分箱和等频分箱
内容涵盖数据科学应用的全流程,包括数据科学应用和Python的入门,数据清洗与
特征工程
,以及数据挖掘与建模、数据可视化等。
数据科学作家
·
2023-12-25 06:42
python
开发语言
数据挖掘
数据分析
人工智能
特征工程
数据清洗
Python数据科学视频讲解:嵌入法(随机森林、提升法、Logistic等)
内容涵盖数据科学应用的全流程,包括数据科学应用和Python的入门,数据清洗与
特征工程
,以及数据挖掘与建模、数据可视化等。针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《Pytho
数据科学作家
·
2023-12-25 06:11
python
随机森林
开发语言
数据挖掘
人工智能
机器学习
数据可视化
Python数据科学视频讲解:特征决策树分箱
内容涵盖数据科学应用的全流程,包括数据科学应用和Python的入门,数据清洗与
特征工程
,以及数据挖掘与建模、数据可视化等。
数据科学作家
·
2023-12-25 06:09
python
开发语言
数据挖掘
数据分析
机器学习
数据清洗
特征工程
python机器学习(三)——机器学习学习方法
python机器学习所写,详情点击链接,可观看相关视频往期链接python机器学习(一)——机器学习的含义以及数据集的构成python机器学习(二)——机器学习算法分类正文1.机器学习开发流程获取数据数据处理
特征工程
机器学习算法进行训练
十八子是李
·
2023-12-25 02:06
python机器学习
python
机器学习
开发语言
精通推荐算法1:为什么需要推荐系统(系列文章,建议收藏)
系列文章,欢迎关注精通推荐算法1:为什么需要推荐系统(系列文章,建议收藏)精通推荐算法2:推荐系统分类(面试必备)推荐算法架构6:数据样本(面试必备)推荐算法架构7:
特征工程
(吊打面试官,史上最全!)
谢杨易
·
2023-12-24 22:18
推荐算法
算法
机器学习
深度学习
人工智能
精通推荐算法2:推荐系统分类(面试必备)
系列文章,欢迎关注精通推荐算法1:为什么需要推荐系统(系列文章,建议收藏)精通推荐算法2:推荐系统分类(面试必备)推荐算法架构6:数据样本(面试必备)推荐算法架构7:
特征工程
(吊打面试官,史上最全!)
谢杨易
·
2023-12-24 22:43
推荐算法
算法
机器学习
人工智能
深度学习
【Python
特征工程
系列】利用梯度提升(GradientBoosting)模型分析特征重要性(源码)
特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征,从而带来以下几个优势:改进的模型性能减少过度拟合更快的训练和推理增强的可解释性前期相关回顾:【Python
特征工程
系列】8步教你用决策树模型分
数据杂坛
·
2023-12-24 21:11
特征工程
python
机器学习
开发语言
人工智能
数据分析
【Python机器学习系列】建立决策树模型预测心脏疾病(完整实现过程)
一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式(理论+源码)【Python
特征工程
系列】利用随机森林模型分析特征重要性(源码)【Pytho
数据杂坛
·
2023-12-24 20:41
机器学习
机器学习
python
决策树
【Python机器学习系列】一文搞懂机器学习中的转换器和估计器(附案例)
转换器通常用于数据的
特征工程
,包括特征缩放
数据杂坛
·
2023-12-24 20:38
机器学习
python
机器学习
开发语言
使用R语言进行数据处理,数据分析,
特征工程
的基础以及代码实现(以房价预测数据集为例)
主要内容:一、对数据缺失值进行处理在R语言中,处理数据缺失值是数据预处理的一个重要步骤,通常采用以下方法:识别缺失值:在R中,缺失值通常用NA表示。你可以使用函数is.na()或complete.cases()来检测缺失值。删除缺失值:如果缺失值很少,你可以选择删除包含缺失值的行或列。#检查整个数据框中的缺失值is.na(your_data_frame)#通过列查看缺失值colSums(is.na
筱筱西雨
·
2023-12-24 07:37
R语言
r语言
数据分析
python
数据挖掘
机器学习建模高级用法!构建企业级AI建模流水线
版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容机器学习与流水线(pipeline)简介我们知道机器学习应用过程包含很多步骤,如图所示『标准机器学习应用流程』,有数据预处理、
特征工程
我爱田Hebe
·
2023-12-23 23:23
推荐算法架构7:
特征工程
1概述
特征工程
[1](FeatureEngineering)是推荐算法的基础,它对收集到的原始数据进行解析和变换,从而提取出模型所需要的信息。
谢杨易
·
2023-12-23 11:28
推荐算法
算法
机器学习
深度学习
python
特征工程
-类别特征处理方法汇总
类别特征处理方法汇总低基数类别LabelEncoderOnehotEncoder高基数类别统计特征目标编码CatboostEncoder低基数类别类别数在10以内的,独热编码类别数最好不超过5LabelEncoder在这里插入代码片OnehotEncoder高基数类别类别数大于10的特征列统计特征defaggregate_statistic_feature(df,group,target):tem
大佬喝可乐
·
2023-12-21 18:47
python
开发语言
数据挖掘
机器学习
人工智能
【
特征工程
-时许(时间)特征处理方法汇总】
机器学习时间特征处理方法汇总时间特征基本处理基本处理基础上二次处理差分、滞后、滑窗、指数加权参考文献:https://zhuanlan.zhihu.com/p/466773545时间特征基本处理#时间特征的基本转换classHandleDateFeature:def__init__(self,df,col):self.df=dfself.col=coldefdatetime_transfrom(s
大佬喝可乐
·
2023-12-21 18:17
机器学习
数据挖掘
特征工程
python
机器学习
人工智能
数据挖掘
2023大数据应用开发赛题02套
完全分布式安装配置子任务二:Flume安装配置子任务三:FlinkonYarn安装配置任务B:离线数据处理(25分)子任务一:数据抽取子任务二:数据清洗子任务三:指标计算任务C:数据挖掘(10分)子任务一:
特征工程
子任务二
长风有续X
·
2023-12-21 17:54
大数据
2023大数据应用开发赛题03套
:HadoopHA安装配置子任务二:Hive安装配置子任务三:Kafka安装配置任务B:离线数据处理(25分)子任务一:数据抽取子任务二:数据清洗子任务三:指标计算任务C:数据挖掘(10分)子任务一:
特征工程
子任务二
长风有续X
·
2023-12-21 17:52
大数据
深度学习速成版01---神经网络
深度学习与机器学习的区别机器学习的
特征工程
步骤是要靠手动完成的,而且需要大量领域专业知识深度学习通常由多个层组成,它们通常将更简单的模型组合在一起,通过将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。
__Miracle__
·
2023-12-21 09:54
深度学习
AI
神经网络
深度学习
人工智能
人工智能-机器学习-深度学习 概念整理
人工智能-ArtificialIntelligence2.机器学习-MachineLearning3.深度学习-DeepLearning4.人工智能机器学习深度学习三者之间的关系5.人工智能的流派6.
特征工程
洛杉矶县牛肉板面
·
2023-12-20 00:31
深度学习
机器学习
深度学习
人工智能
【期末复习向】文本理解与数据挖掘-名词解释
NLP指的是任何自动处理人类语言的程序(二)一系列自然语言处理问题2.NLP常用方法基于规则的方法(基于人工标注的规则和字典,覆盖度低)统计机器学习方法(被学术界和工业界采用;使用概率模型,包括训练数据、
特征工程
诺坎普的风间
·
2023-12-19 06:28
数据挖掘
人工智能
文本理解
深度学习
名词解释
大数据知识分享:Python
特征工程
之特征缩放
不同特征之间往往具有不同的量纲,由此所造成的数值间的分布差异可能会很大,为了消除可能造成的影响,需要对数据进行标准化处理,即特征缩放。1.归一化归一化将样本分别归一化为单位范数,使得具有至少一个非零分量的每个样本都独立于其他样本进行重新缩放,如数据矩阵的每一行,以使样本的范数(l1,l2或inf)等于1。#归一化fromsklearn.preprocessingimportNormalizertr
泰迪智能科技
·
2023-12-18 19:30
Python
python
开发语言
Features and Polynomial Regression——特征与多项式回归
1.
特征工程
特征工程
(FeatureEngineering)是将原始特征转化成更好的表达问题本质的特征的过程。
搁浅丶.
·
2023-12-18 07:45
机器学习与深度学习
回归
数据挖掘
人工智能
机器学习之数据预处理、
特征工程
和特征学习
文章代码来源:《deeplearningonkeras》,非常好的一本书,大家如果英语好,推荐直接阅读该书,如果时间不够,可以看看此系列文章。神经网络数据预处理向量化全部的输入和目标必须是浮点数张量。无论你要处理的数据类型是什么,声音、图像、文本,你都必须将其转为张量,这一步叫做“数据向量化”。例如在之前的例子中,我们通过“one-hotencoding”将原来的整型列表转化成了float32的数
辣椒种子
·
2023-12-18 04:16
机器学习
机器学习
学习
人工智能
机器学习之概述与
特征工程
一、机器学习概述1.1、什么是机器学习?机器学习是从数据中自动分析获得规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测1.2、为什么需要机器学习?解放生产力,智能客服,可以不知疲倦的24小时作业解决专业问题,ET医疗,帮助看病提供社会便利,例如杭州的城市大脑1.3、机器学习应用场景自然语言处理无人驾驶计算机视觉推荐系统二、数据来源与类型2.1、数据的来源企业日益积累的大量数据(互联网公司更为显著)政府掌
辣椒种子
·
2023-12-18 04:45
机器学习
机器学习
人工智能
机器学习之机器学习的四个标签
机器学习模型的正式评价程序,你们在之前已经看到了其简单的版本如何为机器学习备好数据,什么是“
特征工程
”学习解决过拟合问题,我们在之前的
辣椒种子
·
2023-12-18 04:45
机器学习
机器学习
人工智能
《利用Python进行数据分析》 13.1pandas与建模代码的结合
在机器学习中,
特征工程
是模型开发的重要部分之一。
特征工程
是指从原生数据集中提取可用于模型上下文的有效信息的数据转换过程或分析,书中会展示一些可以在利用pandas进行数据操作和建模之间无痛切换的方法。
CCC考研
·
2023-12-17 16:51
Python数据科学视频讲解:Python集合
内容涵盖数据科学应用的全流程,包括数据科学应用和Python的入门,数据清洗与
特征工程
,以及数据挖掘与建模、数据可视化等。
数据科学作家
·
2023-12-17 15:34
python
开发语言
数据挖掘
数据分析
人工智能
数据可视化
大数据
Python数据科学视频讲解:Python字符串
内容涵盖数据科学应用的全流程,包括数据科学应用和Python的入门,数据清洗与
特征工程
,以及数据挖掘与建模、数据可视化等。
数据科学作家
·
2023-12-17 15:34
python
开发语言
数据挖掘
人工智能
机器学习
数据分析
数据可视化
Python数据科学视频讲解:Python字典
内容涵盖数据科学应用的全流程,包括数据科学应用和Python的入门,数据清洗与
特征工程
,以及数据挖掘与建模、数据可视化等。
数据科学作家
·
2023-12-17 15:04
python
开发语言
数据挖掘
数据分析
人工智能
数据可视化
大数据
Python数据科学视频讲解:Python数据清洗基础
内容涵盖数据科学应用的全流程,包括数据科学应用和Python的入门,数据清洗与
特征工程
,以及数据挖掘与建模、数据可视化等。针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《Python机器学习原理与算法实
数据科学作家
·
2023-12-17 15:28
python
开发语言
数据挖掘
人工智能
机器学习
数据分析
数据可视化
讯飞AI算法挑战大赛-校招简历信息完整性检测挑战赛-三等奖方案
前言本文公开了”讯飞AI算法挑战大赛-校招简历信息完整性检测挑战赛“赛道的技术方案和代码,本次比赛主要采用pdf解析和
特征工程
的方法,通过使用lightgbm的树模型10折交叉验证进行二分类的任务,最终取得三等奖的成绩
深度学习算法与自然语言处理
·
2023-12-17 02:08
机器学习
NLP与大模型
人工智能
机器学习
深度学习
python
100天精通风控建模(原理+Python实现)——第9天:风控建模中为什么需要
特征工程
?
本文以视频的形式阐述风控建模中为什么需要
特征工程
。并提供风控建模原理和Python实现文章清单。 之前已经阐述了100天精通风控建模(原理+Python实现)——第1天:什么是风控建模?
阿黎逸阳
·
2023-12-16 21:21
风控建模原理与实现
python
开发语言
kaggle competition code & nice kernels & thinking
公布在GitHub上:https://github.com/mr007rin/kaggleimage.png结构common:常用的代码段,包括EDA、数据清洗、
特征工程
、模型构建(目前仅支持分类模型)
Andy_Ren
·
2023-12-16 21:48
机器学习总概述
3.3优化算法-模型的实现4、分类5、机器学习之
特征工程
6、模型评估与选择6.1基本概念6.2过拟合与欠拟合6.3评估方法6.4性能度量6.5比较检验1、定义\quad\quad机器学习是实现人工智能的手段
珞沫
·
2023-12-16 08:26
机器学习
机器学习
Python数据科学视频讲解:Python元组
内容涵盖数据科学应用的全流程,包括数据科学应用和Python的入门,数据清洗与
特征工程
,以及数据挖掘与建模、数据可视化等。
数据科学作家
·
2023-12-16 01:13
python
开发语言
数据挖掘
人工智能
机器学习
数据分析
数据可视化
Python数据科学视频讲解:基本输入函数 input()函数
内容涵盖数据科学应用的全流程,包括数据科学应用和Python的入门,数据清洗与
特征工程
,以及数据挖掘与建模、数据可视化等。针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《Python机器学习原理
数据科学作家
·
2023-12-16 01:12
python
开发语言
数据挖掘
人工智能
机器学习
深度学习
数据分析
Python数据科学视频讲解:Python序列的概念及通用操作
内容涵盖数据科学应用的全流程,包括数据科学应用和Python的入门,数据清洗与
特征工程
,以及数据挖掘与建模、数据可视化等。针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《Python机器学习
数据科学作家
·
2023-12-16 01:12
python
开发语言
数据挖掘
人工智能
机器学习
数据分析
数据可视化
Python数据科学视频讲解:Python列表
内容涵盖数据科学应用的全流程,包括数据科学应用和Python的入门,数据清洗与
特征工程
,以及数据挖掘与建模、数据可视化等。
数据科学作家
·
2023-12-16 01:12
python
开发语言
数据挖掘
人工智能
机器学习
数据分析
大数据
数据清洗、
特征工程
和数据可视化、数据挖掘与建模的主要内容
1.4数据清洗、
特征工程
和数据可视化、数据挖掘与建模的内容视频为《Python数据科学应用从入门到精通》张甜杨维忠清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解1.4节内容。
数据科学作家
·
2023-12-16 01:11
数据挖掘
人工智能
python
机器学习
数据分析
数据可视化
决策树
Python数据科学视频讲解:数据挖掘与建模的注意事项
内容涵盖数据科学应用的全流程,包括数据科学应用和Python的入门,数据清洗与
特征工程
,以及数据挖掘与建模、数据可视化等。针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《Python机器学习原理与算法实
数据科学作家
·
2023-12-16 01:59
数据挖掘
人工智能
机器学习
python
深度学习
数据分析
大数据
AI训练师常用的ChatGPT通用提示词模板
特征工程
:如何进行特征选择和
特征工程
?超参数调整:如何调整训练过程中的超参数?模型训练:如何进行模型的训练?模型评估:如何评估模型的性能?模型调优:如何优化模型的性能?
BTCKing
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2023-12-15 06:49
人工智能
chatgpt
深度学习
【AI底层逻辑】——数学与机器学习:优雅的智慧之舞
“宝藏网站”开头先给大家上几个宝藏网站(部分需要“梯子”):sklearn主页
特征工程
免费专著模型选择深度学习开源专著Python自然语言处理学习手册图形讲数学与神经网络视频合集聊聊数学数学,即工具。
柯宝最帅
·
2023-12-14 22:38
AI底层逻辑
人工智能
机器学习
数据清洗、
特征工程
和数据可视化、数据挖掘与建模的应用场景
1.5数据清洗、
特征工程
和数据可视化、挖掘建模的应用场景视频为《Python数据科学应用从入门到精通》张甜杨维忠清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解1.5节内容。
数据科学作家
·
2023-12-14 18:50
数据挖掘
人工智能
python
机器学习
数据可视化
数据分析
大数据
Python数据科学视频讲解:数据清洗、
特征工程
和数据可视化的注意事项
1.6数据清洗、
特征工程
和数据可视化的注意事项视频为《Python数据科学应用从入门到精通》张甜杨维忠清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解1.6节内容。
数据科学作家
·
2023-12-14 13:59
数据挖掘
人工智能
机器学习
python
深度学习
数据分析
大数据
【机器学习】041_模型开发迭代过程
②
特征工程
:对所采集的数据根据问题分析所采取的特征、确定所需的特征值,计算各个特征和标签的相关性,查看标签对应的相关系数,并根据相关
Cyan.__
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2023-12-14 13:44
机器学习
机器学习
人工智能
python
深度学习
什么是数据清洗、
特征工程
、数据可视化、数据挖掘与建模?
1.1什么是数据清洗、
特征工程
、数据可视化、数据挖掘与建模?视频为《Python数据科学应用从入门到精通》张甜杨维忠清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解1.1节内容。
数据科学作家
·
2023-12-06 14:34
python
数据挖掘
人工智能
机器学习
开发语言
数据分析
大数据
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