利用python写主范式，这里觉得需要对几个函数进行学习，以及对逆波兰和正则法则有一定基础。 我们可以引入re库和easygui库，一个能提取字符串信息，一个能完成简单的用户界面，当然prettytable库也行，也能有比较不错的表格。re：当我们在Python中使用正则表达式时，re模块内部会干两件事情：编译正则表达式，如果正则表达式的字符串本身不合法，会报错
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2024-05-17 02:47:32
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# 特征离散化 Python 代码详解
在机器学习和数据分析中，特征离散化是一种常用的预处理技术。它的主要目的是将连续的数值型特征转化为离散的类别特征，从而提高模型的性能和可解释性。本文将详细介绍特征离散化的概念，并以 Python 代码示例帮助理解。
## 特征离散化的概念
特征离散化有助于将连续变量转变为类别变量，这样可以使某些模型在处理数据时更加有效。例如，决策树或随机森林模型在处理类
原创
2024-09-26 08:42:45
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一．互联网广告特征工程 博文《互联网广告综述之点击率系统》论述了互联网广告的点击率系统，可以看到，其中的logistic regression模型是比较简单而且实用的，其训练方法虽然有多种，但目标是一致的，训练结果对效果的影响是比较大，但是训练方法本身，对效果的影响却不是决定性的，因为训练的是每个特
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2019-10-16 16:51:00
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在数据科学和机器学习的应用中，我们经常会遇到“将连续特征离散化”的问题。离散化可以帮助我们将连续数据转换为分类数据，以便于模型处理和分析。本文将详细描述这一过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和复盘总结。
### 背景定位
在现代企业中，数据驱动的决策制定对于推动业务增长至关重要。特别是在零售、电商和金融服务等行业，客户行为分析和预测对业务策略的制定影响重大。
在这些业务
连续特征离散化首先from wiki给出一个标准的连续特征离散化的定义：在统计和机器学习中，离散化是指将连续属性，特征或变量转换或划分为离散或标称属性/特征/变量/间隔的过程。这在创建概率质量函数时非常有用 - 正式地，在密度估计中。它是一种离散化的形式，也可以是分组，如制作直方图。每当连续数据离散化时，总会存在一定程度的离散化误差。目标是将数量减少到手头的建模目的可忽略不计的水平。在金融领域比较
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2024-04-27 19:31:36
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LR模型介绍：https://xingqijiang.blog..net/article/details/81607994在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点：（1）离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；（2）稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展；（...
原创
2021-08-04 13:54:56
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特征函数定义是：设X是实值随机变量，则对任意实数t，有 称为随机变量X的特征函数，其中。一、离散概率分布1.单点分布 单点分布的分布列为。 其特征函数计算方法如下：2.二项分布 二项分布的分布列为。 其特征函数的计算方法如下：3.泊松分布 泊松分布的分布列为。 其特征函数的计算方法如下：4.几何分布 几何分布的分布列为。 特征函数的计算方法如下：二、连续概率分布1.正态分布 正态分布的分布密度是。
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2023-06-23 12:21:13
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在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点： 0. 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； 1. 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展； 2. 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒
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2018-09-05 19:49:00
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参考：特征离散化（分箱）综述
原创
2022-07-18 10:54:54
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# 离散特征变为连续特征的方法
在机器学习中，我们常常会遇到特征类型的转换问题。特别是将离散特征（Categorical Features）转换为连续特征（Continuous Features）的需求。在许多算法中，连续特征比离散特征更易用，因此掌握这一技能对数据科学家而言至关重要。本文将探讨几种常见的方法，以帮助你轻松实现离散特征到连续特征的转换。
## 离散特征和连续特征的区别
离散特
一 单样本t检验“超级引擎”是一家专门生产汽车引擎的公司，根据政府发布的新排放要求，引擎排放平均值要低于20ppm，（ppm是英文百万分之一的缩写，这里我们只要理解为是按照环保要求汽车尾气中碳氢化合物要低于20ppm）。公司制造出10台引擎供测试使用，每一台的排放水平如下：15.6 16.2 22.5 20.5 16.4 19.4 16.6 17.9 12.7 13.9问题：公司生产
LR模型介绍：https://xingqijiang.blog..net/article/details/81607994在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点：（1）离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；（2）稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展；（...
原创
2022-03-15 13:58:22
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离散化连续型数据准备数据准备数据detail.csv”，并将数据文件detail.csv放到到Linux本地的/course/DataAnalyze/data目录,并读取数据In[1]:import osimport pandas as pdimport numpy as npos.chdir('/course/DataAnalyze/data')detail = pd.read_csv('./d
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2023-10-29 07:19:20
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离散化指把连续型数据切分为若干“段”，也称bin，是数据分析中常用的手段。切分的原则有等距，等频，优化，或根据数据特点而定。在营销数据挖掘中，离散化得到普遍采用。究其原因，有这样几点：①算法需要。例如决策树，NaiveBayes等算法本身不能直接使用连续型变量，连续型数据只有经离散处理后才能进入算法引擎。这一点在使用具体软件时可能不明显。因为大多数数据挖掘软件内已经内建了离散化处理程序，所以从使用
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2023-08-11 08:34:43
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Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.feature.EqualWidthDiscretizerPredictBatchOp Python 类名：EqualWidthDiscretizerPredictBatchOp 功能介绍 等宽离散可以计算选定数值列的 ...
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2021-06-18 00:03:00
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离散化 (Discretization) (有些时候叫 量化(quantization) 或 装箱(binning)) 提供了将连续特征划分为离散特征值的方法。 某些具有连续特征的数据集会受益于离散化，因为 离散化可以把具有连续属性的数据集变换成只有名义属性(nominal attributes)的
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2021-06-19 16:35:00
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# 加载库 使用阈值方式离散 数值 单个阈值import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import Binarizer# 创建矩阵age = np.array([[6], [12], [20], [36], ...
原创
2022-07-18 14:56:06
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一、原理数据离散化(也称，数据分组)，指将连续的数据进行分组，使其变为一段离散化的区间。根据离散化过程中是否考虑类别属性，可以将离散化算法分为：有监督算法和无监督算法。事实证明，由于有监督算法充分利用了类别属性的信息，所以再分类中能获得较高的正确率。常用的数据离散化方法：等宽分组等频分组单变量分组基于信息熵分组数据离散化所使用的方法需要事先对数据进行排序，且假设待离散化的数据是按照升序排序。1、等
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2023-09-13 14:45:25
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1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 const int maxn=1e5+10; 4 int a[maxn]; 5 int b[maxn]; 6 int main() 7 { 8 int n; 9 scanf("%d",&n); 10
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2020-01-14 17:52:00
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分位数离散化训练 (QuantileDiscretizerTrainBatchOp) Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.feature.QuantileDiscretizerTrainBatchOp Python 类名：QuantileDiscreti
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2021-06-17 23:16:00
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