”特征工程 机器学习“ 的搜索结果

     特征工程-概念 特征工程是一个面向十分广的概念，只要是在处理数据就可以认为是在做特征工程。个人理解，真正意义上的特征工程还是数据降维和数据升维的过程。 而前期对数据的处理过程： 需要哪些数据？ 数据...

     数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法则是逼近这个上限。因此，特征工程就变得尤为重要了。特征工程的主要工作就是对特征的处理，包括数据的采集，数据预处理，特征选择，甚至降维技术等跟特征有关的工作。...

      作者：城东 链接：特征工程到底是什么？ - 城东的回答 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 目录 1 特征工程是什么？ 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 ...

     特征工程2.1特征工程包含内容3.特征提取3.1字典特征提取3.2 文本特征提取3.3中文文本特征提取3.4 Tf-idf文本特征提取公式4.特征预处理4.1 归一化4.2 标准化5. 特征降维5.1 特征选择5.1.1 低方差特征过滤5.1.2 相关...

     对当前学习任务有价值的属性称为是“相关特征”，没有价值的属性称为是“无关特征”，从给定的特征集中选择出相关特征子集的过程，就称为是“特征选择”。 　其中还有一种特征称为是“冗余特征”，这些特征指的是...

     缺点就是倾向于选择冗余的特征，因为他们不当虑特征之间的相关性有可能某个特征的分类能力很差，但是它和某些其它特征组合起来会得到不错的效果。如果原始数据是表格数据，一般使用混合属性或者组合属性来创建新的...

     ​ 要解决一个机器学习问题，我们不能仅仅通过将算法应用到提供的数据上。比如.fit() 。我们首先需要构建一个数据集。 将原始数据转换为数据集的任务称为特征工程。 ​ 例如，预测客户是否坚持订阅特定产品。这...

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