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
目录1 特征工程定义2 特征工程流程步骤2.1 数据获取2.2 特征理解2.3 特征改进数据清洗数据编码2.4 特征选择基于统计的特征选择基于模型的特征选择2.5 特征转换 主成分分析(PCA)线性判别分析（LDA ）非线性变换 在数据科学项目中，数据遵循“garbage in, garbage out”，用不好或不对的数据做分析，会
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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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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《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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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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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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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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仅作学术分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除简 介：据《福布斯》报道，每
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2022-11-26 16:40:56
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一个决策的做出，需要考虑一系列盘根错节的问题。决策树是一个通过特征学习决策规则，用于预测目标的监督机器学习模型。顾名思义，该模型通过提出一系列的问题将数据进行分解，从而做出决策。下图示例中用决策树决定某一天的活动： 根据训练集的特征，决策树模型学习一系列问题来推断样本的类标签。从图中可以看出，如果可解读性是重要因素，决策树模型是个不错的选择。尽管上图显示了基于分类目标(分类
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2024-07-31 11:42:29
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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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学习目标了解什么是特征提取知道字典特征提取操作流程知道文本特征提取操作流程知道tfidf的实现思想什么是特征提取呢？ 1 特征提取1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据特征提取分类:
字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍）1.2 特征提取APIsklearn.feature_extr
原创
2023-01-15 06:57:03
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1 特征工程是什么？ 有这么一句话在业界广泛流传：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。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。 特征处理是特征工程的核心部分，sklearn提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理，特征选择，降维等。首次接触到sklearn，通常会被其丰富且方
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2024-07-29 22:37:56
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python机器学习随笔
1.scikit-learn数据集API介绍 ·sklearn.datasets 加载获取流行数据集 datasets.load_*() 获取小规模数据集，数据集包含在datasets里 datasets.fetch_*() 获取大规模数据集，需要从网络上下载，函数的第一个参数是data_home，表示数据集下载的目录， 默认~/sciki
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2023-12-12 23:38:29
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人工智能概述 机器学习和人工智能，深度学习的关系 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 机器学习概述 机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。 机器学习算法分类 监督学习(supervised learning)（预测） 定义：输入数据是由
原创
2021-07-20 09:21:11
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