参考瓜哥的文档，我这里搬运一下：七、实验步骤
1、增加多个特征值状态的宏（sImpleBLECentral.c 中）
// Discovery states
enum
{
BLE_DISC_STATE_IDLE, // Idle
BLE_DISC_STATE_SVC, // Service discovery
BLE_DISC_STATE_CHAR1, // Characteristic
本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第23篇，对应第2周第5个视频。“Linear Regression with multiple variables——Features and polynomial regression”前面我们已经学习了多元线性回归，这次视频将学习怎样从多个特征中进行特征选择，以及如何选择回归方程。特征选择还是以卖房子的事情为例，其实我们前面是说房屋面积和售价之间的关系。但是，
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2024-01-29 10:39:50
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# 多特征选择在机器学习中的应用
在机器学习中，特征选择是一个至关重要的步骤，它能帮助我们提高模型的性能、减少训练时间以及降低模型的复杂度。本文将向你介绍如何实现多特征选择，尤其是针对刚入行的小白。我们将以流程为导向，逐步进行解释，并附上所需的代码示例。
## 整体流程
我们可以将多特征选择的过程分为以下几个主要步骤。下面是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
|
目录1 特征预处理2 什么是特征预处理2.1 包含内容2.2 特征预处理API2.2.1 为什么我们要
原创
2022-07-10 00:21:41
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学习目标了解数值型数据、类别型数据特点应用MinMaxScaler实现对特征数据
原创
2022-07-15 15:19:39
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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
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2022-11-26 16:40:56
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# 机器学习图片特征的网格特征处理入门指南
在机器学习中，处理图像特征是图像分类和识别等任务的基础。特别是在图像特征提取的过程中，我们通常需要使用“网格特征”来进行处理。本文将为刚入行的小白介绍整个流程，并提供Python代码示例，帮助你掌握这一过程。
## 流程概述
下面的表格展示了处理机器学习图片特征的网格步骤：
| 步骤 | 任务描述
原创
2024-09-28 04:35:22
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特征分析法又称决策模拟，它是从变量中提取各变量具有的综合特征。它与线形代数中的特征值的概念不同，该方法是应用求解特征向量的数学方法确定变量的综合特征——变量的定量特征。
矿产资源评价结果的正确程度决定于原始数据的完备程度和精确程度，由于种种原因，原始数据有不充分的一面，这是引起矿产资源评价结果不确定的原因之一。一种补救办法就是特征分析
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2024-09-25 19:15:44
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数据缺失是指在数据采集、传输和处理的过程中，由于某些原因导致数据不完整的情况。缺失值的存在会给数据的统计带来问题，某些数据分析模型也不能直接处理存在缺失值的数据集，因此，如果要对该数据进行进一步统计和分析，首先需要对确实值进行处理。处理缺失值的方法可以分为两类： 第一类方法是 删除 带有缺失值的样本或特征； 第二类方法是采用某种方法对缺失值进行 填补 ，如均值填补、随机填补和基于模型的填补。删除法
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2023-09-15 17:26:03
147阅读
机器学习-数据特征预处理数据的特征预处理对数据进行处理:通过特定的统计方成更大...
原创
2022-12-21 11:37:19
121阅读
一、背景介绍在处理结构型数据时，特征工程中的特征选择是很重要的一个环节，特征选择是选择对模型重要的特征。它的好处[2]在于:● 减少训练数据大小，加快模型训练速度。● 减少模型复杂度，避免过拟合。● 特征数少，有利于解释模型。● 如果选择对的特征子集，模型准确率可能会提升。我曾在文章CCF大赛项目: 大数据时代Serverless工作负载预测，提到过一个困境，就是当时我在滑动窗口式组织数据 + 多
原创
2022-04-24 10:47:11
2115阅读
所谓特征工程即模型搭建之前进行的数据预处理和特征提取。有时人们常常好高骛远，数据都没处理好就开始折腾各种算法，
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2022-02-21 10:17:50
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所谓特征工程即模型搭建之前进行的数据预处理和特征提取。有时人们常常好高骛远，数据都没处理好就开始折腾各种算法，从第一开始就有问题，那岂不是还没开始就已经结束了。所以说啊，不积跬步无以至千里，生活中的每个细节，都可能创造人生的辉煌。
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2021-08-04 15:35:42
2258阅读
研究图像分类，在图像特征提取方面想做一些工作，从特征融合入手，特征融合手段主要分为前期融合与后期融合两种。前期融合： 后期融合：在看文章《On Feature Combination for Multiclass Object Classification》时，后期融合方法（MKL）时发现这两篇文章，很有启发：一、多核学习在图像分类中的应用  
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2024-08-23 18:42:13
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目录一、基础理论1、定义2、特征数据的无量纲化3、归一化、标准化分析归一化标准化 二、归一化1、归一化基本原理过程: 1、读取待处理数据2、创建归一化转换器3、归一化处理（调用fit_transform）代码三、标准化1、标准化基本原理2、API过程：1、读取待处理数据2、创建标准化转换器3、标准化处理代码总代码一、基础理论1、定义特征
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2024-07-16 10:49:55
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## 机器学习特征中性别的处理方案
### 引言
在机器学习任务中，特征工程是十分重要的一步，其中性别作为一个常见的特征在许多任务中都有很高的价值。然而，由于性别的敏感性和多样性，如何处理性别特征是一个需要慎重考虑的问题。本文将以一个具体问题为例，提出一种方案来处理机器学习特征中的性别。
### 问题描述
假设我们正在进行一个客户信用评级的机器学习任务，我们的目标是根据客户的个人信息来预测
原创
2023-08-24 18:33:14
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特征筛选的方法主要包括：Filter（过滤法）、Wrapper（封装法）、Embedded（嵌入法） filter: 过滤法特征选择方法一：去掉取值变化小的特征（Removing features with low variance）方法虽然简单但是不太好用，可以把它作为特征选择的预处理，先去掉那些取值变化小的特征如果机器资源充足，并且希望尽量保留所有信息，可以把阈值设置得比较高，或者只
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2023-10-30 20:32:55
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缺失值处理删除：如果行或列数据缺失值达到一定比例，建议放弃整行或列插补：填补列的平均值，中位数numpy数组中的缺失值 nan/NaN 属于float类型代码示例from sklearn.preprocessing import Imputerimport numpy as np# 缺失值处理data = [ [1, 1, 3], [np.nan, 4, 6],...
原创
2021-07-12 14:39:18
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