特征工程的主要步骤分6步： 1.特征理解，学习如何识别定量数据和定性数据 2.特征增强，清洗和填充缺失值，最大化数据集的价值 3.特征构建，构建新的特征，探索特征间的联系 4.特征选择，通过统计方法选择一部分特征，以减少数据噪声 5.特征转换，提取数据中的隐藏结构，用数学方法转换数据集，增强效果 6.特征学习，用简单的神经网络学习特征一、特征理解 假设数据已经使用pandas进行读取，变量名为df
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2024-01-25 18:08:11
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目录一、Pandas基础二、Series数据结构（一维数据）三、DataFrame数据结构（二维数据）四、Panel数据结构（三维数据）一、Pandas基础Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析（data analysis）。Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了高级数据结构和数据操作工具，它是使Python成为强大而高效
# Python与Hive数据加工的初探
在大数据时代，数据的采集、处理和分析在各个行业中愈发重要。Hive作为一个基于Hadoop的数据仓库，可以有效地处理海量数据。而Python以其灵活的语法和强大的数据处理库，成为了数据分析和处理中的重要工具。本文将介绍如何使用Python与Hive进行数据加工，并提供相应的代码示例。
## 一、Hive简介
Hive是一个数据仓库基础设施，允许用户通
Python基础语法相关一、Python中的pass语句的作用是什么？pass语句什么也不做，一般作为占位符 或者创建站位程序，pass语句不会不执行任何操作。 二、Python是如何进行类型转换的？python提供了将变量或值从一种类型转换为另一种类型的内置函数。比如int函数能将符合数学格式数字型字符串转换为整型。否则，返回错误信息。三、Python是如何进行内存管理的？Python引用了一个
3，作为交叉特征，即存下user对（item的）每个tag的订单量，在模型训练时，每条训练数据有user列和tag列，tag列的每个值是user对该tag订单
原创
2024-06-18 14:21:14
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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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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
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2023-08-11 17:09:57
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孔加工是加工中心最为重要的应用，我们这篇介绍下孔加工实例。【例】使用刀具长度补偿功能和固定循环功能加工如图
原创
2022-09-30 12:24:31
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（一）钻孔1、一般中心钻点的直径大于孔径 0.2 ，中心钻直径越大它的横刃越大。2、有些中心钻需要底部避空，
原创
2022-09-30 12:53:10
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1、工艺分析数控加工中心的加工工艺需要分析零件图的结构要素和加工内容以及对应的几何关系，通过对零件图的分析，
原创
2022-09-30 14:03:23
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本文对网络上的“怎样计算PCB报价”进行了整理，以备查阅。
怎样计算PCB报价！
1、板材费用（不同的板材费用是不同的）
2、钻孔费用（孔的数量和孔径大小影响钻孔费用）
3、制程费用（板子的不同工艺要求导致制程难度
4、人工水电加管理费用（此费用就要看各个工厂的成本控制了，相对来说台资厂就低的多国）
基本构成就这些，至于原材料的价格嘛，现在基本趋于稳定了
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
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2023-08-29 06:40:03
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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
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2023-06-26 14:15:42
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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
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2024-05-18 08:47:33
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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
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2024-07-10 17:30:10
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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
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2023-07-11 15:11:52
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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
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2023-08-27 09:54:14
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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
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2023-08-30 22:37:24
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# Python添加工程depend
在软件开发中，一个工程可能会依赖于其他工程或库来完成特定的功能。在Python中，我们可以通过一种称为`depend`的工具来管理工程的依赖关系，以确保我们的代码可以顺利运行并且具有所需的功能。本文将介绍如何在Python工程中添加依赖，并且展示如何使用`depend`工具来管理这些依赖关系。
## 什么是depend？
`depend`是一个Pytho
原创
2024-05-01 04:05:44
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## 自适应加工 Python 实现指南
自适应加工（Adaptive processing）是一种更加灵活和智能的制造技术，可以在实际加工过程中根据条件自动调整参数。在 Python 中，我们可以利用其强大的库来实现这样的功能。接下来，我们将按步骤进行讲解。
### 处理流程
| 步骤 | 描述 |
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