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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积性函数积性函数的概念：如果一个函数 \(f(n)\) 在 \(a,b\) 互质的情况下满足 \(f(a*b)=f(a)*f(b)\)， 则称其为积性函数举例：\(φ(n)\)\(σ(n)\)\(μ(n)\)\(σ_0(n)\)\(σ_k(n)\)完全积性函数的概念：如果一个函数 \(f(n)\) 对任意整数 \(a,b\) 满足 \(f(a*b)=f(a)*f(b)\)， 则称其为完全积性函数举
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2023-12-27 19:55:42
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1、数据特征选定（Pima Indians 印第安人医疗数据）1、特征选择1.1、单变量特征选定1.2、递归特征消除（RFE）1.3、主要成分分析（PCA）1.4、特征的重要性 1、特征选择特征工程： 特征工程包含了数据预处理、特征选择、数据降维。前面介绍了数据预处理，这次我们着手对数据进行特征选择，在原始数据中提取最合适的特征用于算法和模型。 特征工程的作用：在此套用书上的话,“数据和特征决定
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2023-10-04 16:22:45
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## Python数据特征打印
### 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入必要的库)
B --> C(加载数据集)
C --> D(打印数据集的基本信息)
D --> E(打印数据的前几行)
E --> F(打印数据的统计信息)
F --> G(打印数据的缺失值情况)
G --> H(打印数据的唯一值)
H --> I(结束)
```
#
原创
2023-09-07 13:44:40
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# 如何在雷达图中添加特征标签 Python
雷达图是一种常用的数据可视化工具，用来展示多个特征的相对大小或比较。在雷达图中，我们经常需要添加特征标签，以便更清晰地理解图表中展示的数据。本文将介绍如何使用 Python 中的 matplotlib 库来创建雷达图，并添加特征标签。
## 准备工作
首先，我们需要安装 matplotlib 库。可以使用以下命令来安装：
```bash
pip
原创
2024-07-02 07:04:48
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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特征工程库Featuretools来实现这个任
创造新的特征是一件十分困难的事情，需要丰富的专业知识和大量的时间。机器学习应用的本质基本上就是特征工程。——Andrew Ng业内常说数据决定了模型效果上限，而机器学习算法是通过数据特征做出预测的，好的特征可以显著地提升模型效果。这意味着通过特征生成（即从数据设计加工出模型可用特征），是特征工程相当关键的一步。本文从特征生成作用、特征生成的方法（人工设计、自动化特征生成）展开阐述并附上代码。1 特
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2024-06-19 10:44:02
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CNN中卷积和池化操作后的特征图大小计算方法一、卷积操作二、池化操作三、实战3.1.卷积计算例13.2.卷积计算例23.3.池化操作例1 特别的： 当计算尺寸不被整除时，卷积向下取整，池化向上取整。（只在GoogLeNet中遇到过。） 一般的： 卷积池化均向下取整 一、卷积操作假设： 设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，填充为P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN,计
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2023-11-26 14:04:09
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在计算机视觉领域，特征图是深度学习模型中的关键组成部分。在使用PyTorch框架时，很多用户面临一个问题，即如何将特征图输出以便对中间层进行调试或可视化。在这篇博文中，我将详细记录解决“PyTorch怎么输出特征图”问题的过程。
为了更好地说明这个问题的背景，假设我们在进行图像分类任务时，使用了一个卷积神经网络（CNN）模型。从输入图像经过多个卷积和激活层后，我们希望能够观察到某些特征图，以了解
# 用Python绘制特征图的完整指南
在机器学习和深度学习中，特征图（Feature Map）是神经网络在处理数据时生成的重要输出之一。特征图可以帮助我们可视化模型在处理数据时的行为和决策过程。本文将教你如何使用Python绘制特征图，适合刚入行的小白。我们将通过以下步骤来完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
第八章复杂网络的谱
复杂网络结构矩阵的特征值和特征向量揭示了网络拓扑及其整体行为的信息。这些矩阵可以是表示复杂网络的图的邻接矩阵，权重矩阵，拉普拉斯矩阵或随机游走矩阵等。例如拉普拉斯矩阵的特征分解有助于识别社交网络中的社区（聚类）。此外，各个复杂网络模型的谱密度遵循特定分布模式，因此可以用于网络分类。
1.图谱对应图结构矩阵的特征值的集合。图谱高度依赖于矩阵的形式，因此根据所选择的结构矩阵，我们可
机器学习开发流程概括 数据预处理：在python中使用pandas库，如：缺失值、异常值等的数据清洗、数据处理Pandas数据处理：特征工程概括特征工程：是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征值（自变量）能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。python的sklearn库，对于特征工程的处理提供了强大的接口特征工程主要包含的内容：特征抽取/提取：将任意数据（文本、图像等）转化为可以用作机器学
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2023-11-21 15:06:47
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1.什么是特征?以存储在SQL数据库表中的数据为例。表由行和列组成，表中包含整形数据、字符串数据、日期字段等。现在我们要想对日期列进行一些分析，但是它并没有直接的应用价值。所以，首先编写一个程序（或脚本）来提取任意特定的日期，并创建带有该信息的单独列。现在将七天（星期一...星期日）存储在一个新项目中。然后创建一个项目来检查某一天是周末还是工作日。创建另一个字段is_weekend，如果那天是周末
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2023-08-23 13:09:20
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PCA特征脸python实现PCA原理PCA全名为主成分分析，其主要目的就是寻找一个矩阵，然后把原来的一组带有相关性的矩阵映射到寻找到的那个矩阵中，达到降维的目的。一般的，如果我们有M个N维向量，想将其变换为由R个N维向量表示的新空间中，那么首先将R个基按行组成矩阵A，然后将向量按列组成矩阵B，那么两矩阵的乘积AB就是变换结果，其中AB的第m列为A中第m列变换后的结果。 这句话就相当于找到了一个R
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2023-12-18 14:22:16
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文章目录特征图尺寸计算与参数共享池化层的作用整体网络架构VGG网络架构（了解向，背景向）残差网络Resnet（了解向，背景向）感受野的作用 特征图尺寸计算与参数共享 给个例子： 如果输入的数据是32323的图像，用10个553的filter来进行卷积操作，指定步长为1，边界填充为2，最终的输入的规模为：计算过程： （32-5+22）/1+1 =32，所以输出的规模为3232*10。卷积参数共享：
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2024-07-31 10:40:38
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作者：George Seif
开篇先说，IEEE Spectrum 于9月6日发布了2019年最受欢迎的编程语言排名， 无疑Python蝉联第一，
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2024-07-31 18:01:20
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概述所说高级特性包括切片、迭代、列表生成式、迭代器、生成器。切片Python学习一(基础)中列表和元组的基本操作已经介绍，但如果要取得list或tuple的指定位置的部分元素。Python提供了切片(Slice)操作符。列表L：L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']取前三个元素：L[0:3]['Michael', 'Sarah', 'Tra
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2023-12-22 05:54:20
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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特征工程库Featuretools来实现这个任
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2024-07-31 18:28:28
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一、LeNet-5LeNet-5中主要有2个卷积层、2个下抽样层（池化层）、3个全连接层3种连接方式1.LeNet-5第一层：卷积层C1C1层是卷积层，形成6个特征图谱。卷积的输入区域大小是5x5，每个特征图谱内参数共享，即每个特征图谱内只使用一个共同卷积核，卷积核有5x5个连接参数加上1个偏置共26个参数。卷积区域每次滑动一个像素，这样卷积层形成的每个特征图谱大小是(32-5)/1+1=28x2
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2024-10-09 10:25:14
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这篇文章是翻译官方IOS TuriCreate的图片分类器的使用。 图片分类器是如何工作的？深度学习是在机器学习世界中随处可见的一个短语。它似乎正在帮助我们取得巨大的突破，但深度学习是什么呢？它是一种具有多层非线性转换的模型，频繁的通过该模型学习数据的高层表达的一种方法。让我们花点时间分析一下最后一句话。学习数据的高层表达意味着深度学习模型将获取数据，例如图片的原始像素值，并针对该数据学习诸如“是
