日期：2019.9.21作者：小知同学描述：本篇比较详细的介绍了特征工程的理论以及代码实现，涵盖数据预处理、特征选择、特征构造、特征降维、 类别不平衡处理等内容，不仅介绍了相关理论以及公式，而且还根据理论公式编写代码实现功能。算法知识点一般的必备通用认知流程有以下几点：概念及工作原理理论公式及推导优缺点应用场景及意义功能(代码)实现为什么总结为这几点呢？第一点是认知知识的初始印象，它能告诉我们这个
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。特征选择是特种工程的重要组成部分，在现实任务中，获得数据之后通常先进性特征选择，用相关特征训练学习器。 特征选择的概念 相关特征：与当前学习任务相关的特征 无关特征：与当前学习任务无关的特征 特征选择：在不丢失重要特征的前提下，从给定的
我戴着智能手表和智能手机跑步，跑步过程中的心率、配速、里程、爬升高度、步频等数据源源不断的提供给大数据平台。专业人士将大数据描述如下: “大数据是如此的庞大或者复杂，以至于传统的数据处理应用软件不足以处理它们。” 计算机已经变得如此强大，以至于我们现在有能力在每秒存储数百万条的数据记录。不幸的是，分析数据的能力却是一个瓶颈，继续使用传统的方法并不可取，大数据人工智能技术会为我们打开创新之路。1.
转载
2024-10-08 17:43:02
45阅读
python数据分析及特征工程（实战）1.数据分析1.1单属性分析1.1.1 异常值分析1.1.2 分布分析1.1.3 对比分析1.1.4 结构分析1.2多属性分析1.2.1假设检验1.2.2 相关系数1.2.3 主成分分析PCA2.特征工程2.1 数据清洗2.2 特征选择2.3 特征变换2.4 特征构造2.5 特征降维 本文以天池上面的二手车交易价格预测为例，比赛链接：https://tian
转载
2024-05-28 11:55:43
103阅读
参考文档：https://mp.weixin.qq.com/s/UYnBRU2b0InzM9H1xl4b4g在之前的第二篇笔记中，我们实现了一个 CNN 网络，在 mnist 上通过两个卷积层完成分类识别。但是在我们调试代码的过程中，其实往往会想要知道我们的网络训练过程中的效果变化，比如 loss 和 accuracy 的变化曲线。当然，我们可以像前面的文章一样，将训练过程中的数据数据打印出来，但
公开人脸数据集 本页面收集到目前为止可以下载到的人脸数据库，可用于训练人脸深度学习模型。人脸识别数据库描述用途获取方法WebFace10k+人，约500K张图片非限制场景链接FaceScrub530人，约100k张图片非限制场景链接YouTube Face1,595个人 3,425段视频非限制场景、视频链接LFW5k+人脸，超过10K张图片标准的人脸识别数据集链接MultiPIE337个人的不
转载
2024-05-11 17:25:01
43阅读
2.重要概念掌握几个重要的数学和机器学习的概念在日常非常有用，因为将立足于这些概念的几个实现。有些会很熟悉，但为了完整起见，将再次介绍，以便于可以重温内容。文档文档通常是一个包含完整文档数据的实体，包含可选的标题和其他元数据信息。语料库通常由一系列文档组成。这些文档可以是简单的句子或完整的文本信息段落。分词语料库指的是每个文档被分词化或分解成标识的语料库，其中标识通常是单词。文本规范化文本规范化是
转载
2024-10-09 15:41:41
22阅读
使用Visual Studio Team Services进行压力和性能测试（二）——压力测试执行1.点击Run test将会该压力测试进行排队，我们将看到等待测试代理屏幕。Visual Studio Team Services将提供所需的代理，根据所选择的用户数量运行测试。2.一旦开始运行，我们将看到关于测试和应用程序行为的实时度量。现在，Visual Studio Team Services自
---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
转载
2023-08-12 22:35:14
96阅读
完成数据清理后，下面通过图表展开对数据的分析。1.前期初判(分布分析)： 1）判断分组区间:# a.散点图：
plt.scatter(data[字段1],data['字段2'],
s = data[字段3], # 显示大小
c = data[字段4], # 显示颜色
alpha = 0.4, cmap = 'Reds')
# b.直方图：
data[字段].hist(bins=10) 2）求出
转载
2023-08-11 17:09:57
94阅读
于阈值的特征============from sklearn.feature_sel
原创
2018-04-09 15:23:44
325阅读
鉴于特征仓库热度下降，特将历史库存放出?背景数据工程师与算法工程师在数据存取上存在沟通成本，基于现状存在以下问题：提供训练使用的离线特征与在线服务使用的在线特征，构造方式存在差异，离线、在线特征数据一致性存疑算法工程师使用特征存在冗余，重复造轮子不仅会出现特征质量参差而且效率低下同步离线特征与在线特征能缩短训练到服务pipeline的开发时间，能提高模型迭代速度简介从业务背景、公司技术栈现状、框架
转载
2024-07-02 23:00:14
115阅读
原作 Prateek Joshi王小新 任何参与过机器学习比赛的人，都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性，它决定了你在比赛排行榜中的位置。特征工程具有强大的潜力，但是手动操作是个缓慢且艰巨的过程。Prateek Joshi，是一名数据科学家，花了不少时间研究多种特征，并从不同角度分析其可行性。现在，整个特征工程过程可实现自动化，他将通过这篇文章进行详细介绍。下面会使用Python特征工
转载
2023-07-11 15:11:52
160阅读
在本文中，我们将回顾特性选择技术并回答为什么它很重要以及如何使用python实现它。本文还可以帮助你解答以下的面试问题:什么是特征选择?说出特性选择的一些好处你知道哪些特征选择技巧?区分单变量、双变量和多变量分析。我们能用PCA来进行特征选择吗?前向特征选择和后向特征选择的区别是什么? 什么是特征选择，为何重要特性选择是选择与ML模型更加一致、非冗余和更相关的基本特性的过程。在ML项目中
转载
2023-08-27 09:54:14
148阅读
首先说一下为什么要做特征工程？总的来说机器学习算法就是用输入的数据来推算输出的数据。输入的数据包含以下特征，这些特征是以行列矩阵的列来表示，算法需要具有特定形式的特征作为输入才能更好地发挥作用，模型的表现才能达到最佳，所以我们要对输入的特征进行一些列的操作，这个过程就是特征工程。在这篇文章里我利用Python把主要的特征工程技术通过全代码的形式，给大家做一个分享。首先是缺失值的处理1、删除缺失值缺
转载
2023-08-29 06:40:03
120阅读
本篇将继续上一篇数据分析之后进行数据挖掘建模预测，这两部分构成了一个简单的完整项目。结合两篇文章通过数据分析和挖掘的方法可以达到二手房屋价格预测的效果。 下面从特征工程开始讲述。二、特征工程 特征工程包括的内容很多，有特征清洗，预处理，监控等，而预处理根据单一特征或多特征又分很多种方法，如归一化，降维，特征选择，特征筛选等等。这么多的方法，为的是什么呢？其目的是让这些特征更友好的作为模型
转载
2024-05-18 08:47:33
49阅读
最近几天了解了一下人脸识别，应用场景可以是图片标注，商品图和广告图中有没有模特，有几个模特，模特的性别，年龄，颜值，表情等数据的挖掘。基础的识别用dlib来实现，dlib是一个机器学习的包，主要用C++写的，但是也有Python版本。其中最流行的一个功能是Facial Landmark Detection, 配备已经训练好的轮廓预测模型，叫shape_predictor_68_face_landm
转载
2024-07-10 17:30:10
24阅读
离散特征编码分两种，特征具有大小意义，特征不具有大小意义。1、特征不具备大小意义的直接独热编码2、特征有大小意义的采用映射编码1. import pandas as pd
2. df = pd.DataFrame([
3. 'green', 'M', 10.1, 'label1'],
4. 'red', 'L', 13.5, 'label2'],
5. 'blue
转载
2023-06-26 14:15:42
61阅读
总体来说，良好的数据特征组合不需太多，便可以使得模型的性能表现突出。比如我们在“良/恶性乳腺癌肿瘤预测“问题中，仅仅使用两个描述肿瘤形态的特征便取得较高的识别率。冗余的特征虽然不会影响模型性能，但会浪费cpu的计算。主成分分析主要用于去除多余的那些线性相关的特征组合，这些冗余的特征组合并不会对模型训练有更多贡献。特征筛选与PCA这类通过选择主成分对特征进行重建的方法略有区别：对于PCA而言，我们经
转载
2023-08-30 22:37:24
124阅读
数据库sqlite官网：https://www.sqlite.org/index.html数据库的安装离线安装：sudo dpkg -i libsqlite3-dev_3.22.0-1ubuntu0.4_amd64.deb
sudo dpkg -i sqlite3_3.22.0-1ubuntu0.4_amd64.deb在线安装：sudo apt-get install sqlit
