第一章 特征工程简介1.1 激动人心的例子：AI驱动的聊天 请求表示最终用户输入客服聊天框的内容；回复则表示客服对所收到消息的回复。 1.2 特征工程的重要性准备数据：概念是比较模糊的，包括捕获数据、存储数据、清洗数据等等。清洗数据就是将数据转换为云系统和数据库可以轻松识别的形式。组织数据更为彻底，包括将数据集的格式转换为更干净的格式。 1.3 特征工程是什么？特
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2023-08-01 14:58:15
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1 引入 俗话说，“巧妇难为无米之炊”。在机器学习中，数据和特征便是“米”，模型和算法则是“巧妇”。没有充足的数据、合适的特征，再强大的模型结构也无法得到满意的输出。 特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现 ...
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2021-07-21 16:28:00
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目录数据集可用数据集sklearn数据集特征提取字典文本特征预处理无量纲化归一化标准化特征降维特征
原创
2022-07-15 15:08:32
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# 深度学习特征工程
在深度学习中，特征工程是一个至关重要的环节。特征工程通过选取、构造和转换数据特征，为机器学习算法提供更有信息量的输入。本文将介绍深度学习特征工程的概念、方法以及一些常用的技术。
## 深度学习特征工程的概念
深度学习特征工程是指在深度学习模型训练之前对原始数据进行预处理和特征提取的过程。传统的机器学习中，特征工程包括手动选取、构造和转换特征，这些特征通常是人为定义的数值
原创
2023-07-23 20:13:36
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特征工程是从现有特征创建新特征的过程，通过特征工程可以捕获原始特征不具有的与目标列的额外关系。这个过程对于提高机器学习算法的性能非常重要。尽管当数据科学家将特定的领域知识应用特定的转换时，特征工程效果最好，但有一些方法可以以自动化的方式完成，而无需先验领域知识。在本文中，我们将通过一个示例介绍如何使用 ATOM 包来快速比较两种自动特征生成算法：深度特征合成 (Deep feature Synth
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2023-06-25 11:37:59
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特征工程数值型特征处理数值型特征处理-归一化数值型特征处理-离散化类别型特征处理时间型特征处理统计型特征处理
原创
2021-08-17 17:11:44
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特征工程数值型特征处理数值型特征处理-归一化数值型特征处理-离散化类别型特征处理时间型特征处理统计型特征处理
原创
2022-03-03 16:48:01
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《特征工程入门与实践》 笔记 目录《特征工程入门与实践》 笔记特征构建1.检查数据集2.填充分类特征2.1 处理分类数据2.2 处理定量数据2.3 放入流水线同时填充3.编码分类变量3.1 定类等级的编码3.2定序等级的编码3.3 连续特征分箱3.4 组装流水线4.扩展数值特征多项式特征 特征构建1.检查数据集查看数据集各列的类型和等级，等级分类参见特征工程系列（二）特征理解2.填充分类特征2.1
特征工程一、简介 特征是指数据中抽取出来的对结果预测有
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2021-07-18 11:41:53
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特征工程一、简介 特征是指数据中抽取出来的对结果预测有用的信息 特征工程是使用专业背景和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。二、特征工程的意义： 1. 更好的特征意味着更强的灵活性 2. 更好的特征意味着只需要简单模型 3. 更好的特征意味着更好的结果三、工作应用 工作中可能70%的时间处理...
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2022-02-11 09:36:07
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# 机器学习算法特征工程
特征工程是机器学习中非常重要的一步，它的目的是通过对原始数据进行一系列的处理和转换，提取出对机器学习算法有用的特征。好的特征工程可以帮助我们提高模型的性能，减少过拟合问题，并且提高了模型的解释性。本文将介绍特征工程的基本概念和常用的特征处理方法，并提供一些代码示例。
## 特征工程的重要性
特征工程在机器学习中非常重要，它可以帮助我们提取出对目标变量有用的特征，从而
原创
2023-08-29 08:11:22
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特征工程 ●特征(feature) :数据中抽取出来的对结果预测有用的信息。 ●特征的个数就是数据的观测维度 ●特
在机器学习中，数据预处理主要是一些数据的ETL——数据的抽取(Extract)、清洗(Cleaning)、转换(Transform)、装载(Load)
原创
2018-11-18 10:26:54
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特征工程“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。”1.概念维基百科：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。 通俗的说，就是尽可能的从原始数据中获取更多信息，从而使得预测模型达到最佳。 简而言之，特征工程是一个把原始数据变成特征的过程，这些特征可以很好的描述数据，并且利用它们建立的模型在未知数据上表现...
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2018-10-05 08:30:51
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通过深入理解特征工程的重要性和掌握其主要操作，我们能够将原始数据转化为模型易于学习和理解的形式，为构建高性能的机器学习
特征工程是机器学习中至关重要的环节，它通过数据预处理、特征提取、特征选择和特征变换等技术手段，将原始数据转化为模型易于学习和理解的形式。这一过程不仅提升了模型的预测精度和泛化能力，还降低了模型复杂度，加速了训练过程。特征工程作为连接原始数据与高性能模型的桥梁，虽然幕后工作，却对模型表现起着决定性作用。掌握特征工程，能够更有效地挖掘数据价值，解决复杂问题。
本篇内容给大家详细讲解了特征工程的知识，包括数据清洗（数据对齐、缺失值处理、异常值处理），特征构建，特征变换，特征选择与实战特征工程经验等内容。
原创
2022-03-22 01:01:27
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模式识别中进行匹配识别或者分类器分类识别时，判断的依据就是图像特征。用提取的特征表示整幅图像内容，根据特征匹配或者分类图像目标。常见的特征提取算法主要分为以下3类：基于颜色特征：如颜色直方图、颜色集、颜色矩、颜色聚合向量等；基于纹理特征：如Tamura纹理特征、自回归纹理模型、Gabor变换、小波变换、MPEG7边缘直方图等；基于形状特征：如傅立叶形状描述符、不变矩、小波轮廓描述符等；LBP特征提
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2023-07-24 18:57:06
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一、什么是特征工程?"Feature engineering is the process of transforming raw data into features that better represent the underlying problem to the predictive models, resulting in improved model accuracy on unse
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2023-11-27 21:42:23
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上篇博文我们一起学习了特征工程机器学习实战——特征工程(上）现在我们对招聘数据进行特征工程探索具体代码与源文件可以从我的GitHub地址获取https://github.com/liuzuoping/MeachineLearning-Case欢迎star~7.招聘数据的特征工程探索import warningswarnings.filterwarnings('ignore')im...
原创
2021-07-08 10:55:22
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