特征工程概述一、特征工程概述特征工程 = 数据准备（for
原创
2018-05-26 17:51:47
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一、特征选择–与降维的差异相同点：效果一样，都是试图减少数据集
原创
2018-06-14 13:37:45
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一、连续型变量1.1 连续变量无量纲化1.2 连续变量数据变换1.3 连续变量离散化二、类别变量编码三、时间型、日期型变量转换四、 缺失值处理五、 特征组合 一、连续型变量1.1 连续变量无量纲化无量纲化： 使不同规格尺度的数据转化统一规格尺度（将数据单位统一）无量纲化方法：标准化, 区间所方法 x′=x−x¯¯¯σ
原创
2018-06-14 13:09:06
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注意：1.本系列所有的文章主要是梯度提升树模型展开的，抽取的特征主要为帮助梯度提升树模型挖掘其挖掘不到的信息，本文介绍的所有特征都可以当做特征直接加入模型，和基于神经网络的策略有些许差别；2. 因篇幅过多
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2022-04-22 23:38:55
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1. 最基本那肯定是STFT，说白了就是FFT加窗。有人肯定说这不算是feature，因为这是raw data，但是现在深度学习已经越来越多的使用这种raw data作为“feature” 输入到网络让模型自己学习其中的特征。其物理含义也十分明确：就是把时间信号转换为时间-频率的信号，根据FFT的窗长和选择的窗函数来决定时间-频率分辨率的tradeoff。说白了就是直接让你看每一段时间内的频率成分
HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient,）特征是一种全局图像特征描述子。 它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行...
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2017-03-16 15:32:00
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https://scm_mos.gitlab.io/slam/text_feature/
原创
2023-02-05 09:55:08
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原创 lightcity 光城 2018-10-14特征工程之特征关联 0.说在前面1.皮尔逊2.pointbiserialr系数3.Spearman's 系数4.总结5.作者的话0.说在前面昨天学习了seaborn绘制图形，以及单变量与多变量之间的绘图，那么今天从统计学角度实战分析在处理特征工程过程中所涉及的三个相关系数(具体的三个系数数学推导，在后续更新)。为了更好的便于大家的交流，
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2021-03-18 13:33:07
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特征提取——颜色特征
颜色直方图
OpenCV之颜色空间:
颜色空间RGB（Red 红色，Green 绿色，Blue 蓝色）
R的取值范围：0-255
G的取值范围：0-255
B的取值范围：0-255
颜色空间HSV （Hue 色相，Saturation 饱和度，intensity 亮度）
H的取值范围：0-179
S的取值范围：0-255
V的取值范围：0-255
颜色空间HLS (Hue 色
原创
2023-06-07 18:28:10
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---脚本语言(scripting language)
---高级动态编程语言
简单易学
Python是一种代表简单主义思想的语言。Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。Python有极其简单的语法，极易上手。
解释性&编译性
-Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。可以直接从源代码运行程序，但
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2023-08-12 22:35:14
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病毒特征，也算是老掉牙的东西了，本不该拿出来，但作为病毒专区，我想这样的文章还是贴一些为妙，至少能让人看出自己是不是中毒了。
这种特殊程序有以下几种特征： 未经授权而执行。一般正常的程序是由用户调用，再由系统分配资源，完成用户交给的任务。其目的对用户是可见的、透
明的。而病毒具有正常程序的一切特性，它隐藏再正常程序中，当用户调用正常程序时窃取到系统的控制权，先于正常程序执行，病毒
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2010-01-09 16:28:39
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曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写， 更新、更全的Python相关更新网站，更有数据结构、人工智能、Mysql数据库、爬虫、大数据分析教学等着你：https://www.
原创
2021-05-20 20:01:45
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曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写 更新、更全的Python相关更新网站，更有数据结构、人工智能、Mysql数据库、爬虫、大数据分析教学等着你：https://www.
原创
2021-05-20 20:02:26
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一般情况下，特征是相关的。例如，图像中，我们利用每个像素红、绿、蓝三个通道进行图像分类（例如图像中猫狗
原创
2022-11-03 21:53:21
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一个类别特征，见名思义，就是用来表达一种类别或标签。比如，一个类别特征能够表达世界上的主要城市，一年四季，或者说一个公司的产品(石油、路程、技术)。在真实世界的数据集中，类别值的数量总是无限的。同时这些值一般可以用数值来表示。但是，与其他数值变量不一样的是，类别特征的数值变量无法与其他数值变量进行比较大小。(作为行业类型，石油与旅行无法进行比较)它们
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2021-10-26 15:36:15
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特征提取——纹理特征
LBP图像特征
图像处理之特征提取（二）之LBP特征简单梳理<br>
https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/72859957<br>
https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531<br>
LBP特征理解。&l
原创
2023-06-05 20:16:27
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