文章目录1.聚合特征构造1.1 分组统计特征1.2 统计频数构造特征1.3 分组统计和基础特征工程方法结合2.简单转换特征构造2.1 单列特征加/减/乘/除一个常数2.2 单列特征单调变换2.3 线性组合（linear combination）2.4 多项式特征（polynomial feature）2.5 比例特征（ra
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2022-02-24 09:37:26
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文章目录1.聚合特征构造1.1 分组统计特征1.2 统计频数构造特征1.3 分组统计和基础特征工程方法结合2.简单转换特征构造2.1 单列特征加/减/乘/除一个常数2.2 单列特征单调变换2.3 线性组合（linear combination）2.4 多项式特征（polynomial feature）2.5 比例特征（ratio feature）2.6 绝对值特征（absolute value）2...
原创
2021-06-18 14:29:31
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导读：数据科学从业者们更倾向于选择用著名的算法来解决给定的问题，但仅仅靠算法并不能提供一个最优的解决方案，通过精心设计和选择的特征所建造的模型能够提供更好的结果。此篇作者总结了很多常见且有效的特征转化的方法，有些方法附有简单说明。具体的应用方法可以在网络上搜索公开信息。“任何一个有智力的笨蛋都可以把事情搞得更大，更复杂，也更激烈。往相反的方向前进则需要一点天分，以及很大的勇气。” –阿...
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2021-06-18 15:20:35
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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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文章目录1.GBDT特征构造1.1 原理1.2 关键点1.3 实现代码1.4 方案改进1.5 优缺点2.聚类特征构造2.1 聚类算法介绍2.2 聚类算法构造特征流程2.3 程序实现3.总结4.参考文献本文将介绍如何使用GBDT进行特征构造以及使用聚类进行特征构造。1.GBDT特征构造1.1 原理GBDT是一种常用的非线性模型，基于集成学习中boosting的思想，由于GBDT本身可以发现多...
原创
2021-06-18 14:29:29
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导读：数据科学从业者们更倾向于选择用著名的算法来解决给定的问题，但仅仅靠算法并不能提供一个最优的解决方案，通过精心设计和选择的特征所建造的模型能够提供更好的结果。此篇作者总结了很多常见且有效的特征转化的方法，有些方法附有简单说明。具体的应用方法可以在网络上搜索公开信息。“任何一个有智力的笨蛋都可以把事情搞得更大，更复杂，也更激烈。往相反的方向前进则需要一点天分，以及很大的勇气。” –阿尔伯特·爱因
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2022-02-23 18:10:21
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文章目录1.GBDT特征构造1.1 原理1.2 关键点1.3 实现代码1.4 方案改进1.5 优缺点2.聚类特征构造2.1 聚类算法介绍2.2 聚类算法构造特征流程2.3 程序实现3.总结4.参考文献 本文将介绍如何使用GBDT进行特征构造以及使用聚类进行特征构造。
1.GBDT特征构造
1.1 原理
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2022-02-23 18:01:54
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文章目录1.笛卡尔乘积特征构造1.1 原理1.2 类别特征进行笛卡尔乘积特征组合1.3 连续值特征进行笛卡尔乘积特征组合2.遗传编程特征构造2.1 原理2.2 gplearn2.3 遗传编程的用法总结参考文献本文介绍笛卡尔乘积特征构造以及遗传编程特征构造1.笛卡尔乘积特征构造1.1 原理1）数学原理笛卡尔乘积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尓积（ Cartesian product），...
原创
2021-06-18 14:29:30
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文章目录1.笛卡尔乘积特征构造1.1 原理1.2 类别特征进行笛卡尔乘积特征组合1.3 连续值特征进行笛卡尔乘积特征组合2.遗传编程特征构造2.1 原理2.2 gplearn2.3 遗传编程的用法总结参考文献 本文介绍笛卡尔乘积特征构造以及遗传编程特征构造
1.笛卡尔乘积特征构造
1.1 原理1）数学原理笛卡尔乘积是指
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2022-02-24 09:40:33
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# Python 自动构造特征指南
特征工程是机器学习中至关重要的一部分，因为高质量的特征可以显著提升模型的性能。在这篇文章中，我们将一起学习如何利用Python自动构造特征。首先，我们将概述整个过程的步骤，然后逐步深入每一个步骤，最后总结我们的学习成果。
## 特征构造的流程
以下是构造特征的一般步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
原创
2024-09-10 03:52:10
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有的时候，已有的特征可能并没有有效的表征特征，尤其是针对特殊的业务的时候，极有可能需要对已有的特征进行变换，从而让特征更加能够表征特有的业务。这里介绍几种常用的特征构造方法。 (1) 统计量构造 使用常用的统计量构造特征，常用的统计量有： 四分位数、中位数、平均值、标准差、偏差、偏度、偏锋、离散系统 ...
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2021-08-03 16:23:00
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# 优惠券构造特征分析与Python实现
优惠券作为一种普遍的市场营销手段，能够有效吸引消费者、增加购买量。在这篇文章中，我们将讨论优惠券的构造特征，并通过Python实现一个简单的优惠券生成器，以帮助理解这些特征的实际应用。
## 优惠券的构造特征
优惠券的构造特征通常包含以下几个方面：
1. **优惠类型**：优惠券可以有不同的类型，如固定金额折扣、百分比折扣、免运费等。优惠类型决定了
0 引言在人与AI之间，最典型的协同合作模式是：由人们去观察而萃取特征，然后AI依据该特征进行分类，这称为：人工提取特征。此外还有进一步的合作模式：让AI自己来学习萃取特征，并且进行分类。这称为：自动提取特征。本文将借由很简单的范例来展示“自动提取特征”，以便充分发挥各种AI模型的特色，来促进特征提取的效率。 1 人工提取特征 1.1 机器学习 由于人人对于周遭的现象(或事)都具有
1对角钢塔的参数选择和 3D3S 模型计算
实际工程应用中，常用移动通讯角钢塔的高度一般在 37 m ～ 57 m 之间。低于 35 m 的通信铁塔一般可采用单位高度用钢量更 为经济的其他铁塔形式; 而对于一般的移动通信基站而言，57 m 的天线挂高基本可以满足工艺要求。 除了自身高度因素外，对结构基本自振周期有显著影响的另 一因素是塔身的重量，由结构动力学可知，结构重量的改变会引起 其自振特性的改变。引起角钢塔重量发生改变的因素主要是为安 装检修天线提供操作空间的外平台数量。一般角钢塔的外平台为 圆形，由角钢，槽钢和钢筋组成，外平台的栏杆上安装天线支架。 平台的重量随其直径大小而变化，一般在680 kg 左右; 天线支架因 构造不同，重量一般在 50 kg ～60 kg 之间; 一般面包天线的重量在 20 kg ～ 25 kg。在进行建模计算时，平台重量取 680 kg，天线支架 取每副 60 kg，天线重量取每副 25 kg，按通常的情况，每层平台安 装 6 副天线支架和6 副面包天线，每层平台合计重量1 190 kg。角 钢塔的避雷针安装在塔身顶部，起保护天线防止雷击的作
原创
2013-01-30 16:45:34
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文章目录1.前言2.特征构造介绍2.1 转换2.2 聚合3.特征构造具体方法4.总结参考文献1.前言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。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。那特征工程是什么？特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。特征工程又包含了Da...
原创
2021-06-18 14:29:32
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# 机器学习特征构造方案
## 介绍
在机器学习中，特征构造是一个非常重要的步骤，它可以帮助我们提取数据中的有用信息，从而改善机器学习算法的性能。特征构造可以基于原始数据的基本特征，也可以基于原始特征的组合、变换和衍生。
在本方案中，我们将使用一个具体的问题来说明如何进行特征构造。我们的问题是预测房屋的价格，我们将使用来自加利福尼亚州的房屋数据集。
## 步骤
### 1. 数据准备
首先
原创
2023-11-18 07:48:58
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在气象学和能源领域，风速在很多应用场景中扮演了关键角色。因此，我们需要通过机器学习方法对风速进行有效的分级。本文将围绕风速分级的机器学习构造特征的过程进行详细记录，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践。
### 背景定位
在风能资源评估以及气象监测中，有效的风速分级可以帮助我们更好地理解风的行为及其对环境的影响。随着数据处理技术的进步，机器学习成为了风速分级的重要工具。
文章目录1.前言2.特征构造介绍2.1 转换2.2 聚合3.特征构造具体方法4.总结参考文献
1.前言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。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。那特征工程是什么？特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习
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2022-02-23 18:09:47
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在科学技术水平发展日新月异的今时今日，大家对于新技术的渴求越来越强烈，也开始主动的学习更多的新知识以更好的适应时代的发展。今天就来为大家介绍一下java语言构造方法的特点是什么以及和成员方法区别在哪?一起来了解一下吧。1.首先说一下java语言构造方法的特点方法名与类名相同没有返回类型2.然后是构造方法和成员方法的区别A：格式区别构造方法和类名相同，并且没有返回类型，也没有返回值普通成员方法可以任
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2023-07-19 10:56:59
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