”特征工程“ 的搜索结果

【推荐算法】推荐系统中的特征工程（一）：特征处理

标签：   推荐算法  机器学习  人工智能

     【推荐算法】推荐系统中的特征工程（一）：特征处理

深度解析数据清理和特征工程！5本面向数据科学家的顶级书籍推荐 ⛵

标签：   机器学习  人工智能  数据挖掘

     本文对比筛选了『数据清理』和『特征工程』最值得推荐的5本书，帮助你有效地清理数据、获取干净核心的数据，这是后续建模分析等工作有更好结果的保证。

【Python机器学习】特征工程含义、方法、对应函数详解（图文解释）

标签：   深度学习  人工智能  sklearn

     【Python机器学习】特征工程含义、方法、对应函数详解（图文解释）

数据科学/机器学习项目流程 -- 特征工程

标签：   数据挖掘  数据分析  机器学习

     1 特征工程定义 2 特征工程流程步骤 2.1 数据获取 2.2 特征理解 2.3 特征改进 数据清洗 数据编码 2.4 特征构造 2.5 特征选择 2.6 特征转换 2.7 特征学习 数据项目中数据遵循“Garbage In, Garbage Out”,...

特征工程的基本流程

标签：   机器学习  特征工程

     特征工程的基本流程0 前言1 数据采集 / 清洗 / 采样2 特征处理2.1 数值型2.2 类别型2.3 时间型2.4 文本型2.5 统计型2.6 组合特征3 特征选择3.1 过滤型3.2 包裹型3.3 嵌入型 0 前言 特征是数据中抽取出来的对结果预测...

机器学习中的特征工程有哪些？

标签：   机器学习  数据挖掘  神经网络

     1.特征工程是什么？ 有这么一句话在业界广泛流传：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。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中...

特征工程系列：时间特征构造以及时间序列特征构造

标签：   时间特征构造  时间序列特征构造  特征工程

     特征工程系列：时间特征构造以及时间序列特征构造 原创：JunLiang木东居士 0x00 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。...

天猫用户重复购买预测——特征工程

标签：   特征工程  天猫复购预测  python

     天猫用户重复购买预测——特征工程1.特征工程1.1 概念1.2 特征归一化1.3 类别型特征转换1.4 高维组合特征的处理1.5 组合特征1.6 文本表示模型2. 赛题特征工程思路3. 特征工程构造 这两天在整理做的一些比赛的内容，...

62. 特征工程1

标签：   算法 sklearn

     1.特征工程是什么 2.数据预处理 3.特征选择 4.降维 1.特征工程是什么 2.数据预处理 1. 不属于同一量纲：特征的规格不一样，不能放在一起比较 2.

【特征工程】特征衍生+案例

标签：   特征工程  特征衍生

     特征衍生+案例

特征工程2 代码实现.rar

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     特征工程2 代码实现.rar

特征工程操作练习 1.rar

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     特征工程操作练习 1.rar

特征工程——特征选择（Feature Selection）,特征关联

标签：   深度学习  机器学习  python

     特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正...

《特征工程入门与实践》

标签：   python  特征工程  《特征工程入门与实践》

     《特征工程入门与实践》

京东风控团队带你全方位解读特征工程

标签：   算法  机器学习  数据挖掘

     实际上，大部分的数据挖掘/算法工程师在日常的工作流程中，80%以上的时间用于研究特征工程，而他们在算法设计和模型优化上分配的时间不到20%。特征工程为何如此重要，以至于数据挖掘/算法工程师甘愿把如此之多时间都...

机器学习——特征工程（3分钟的超详细介绍）

标签：   python  机器学习  其他

     3分钟带你了解什么是特征工程

《特征工程入门与实践》data

标签：   《特征工程入门与实践》

     《特征工程入门与实践》data

第2章特征工程22.1.数据集22.1.1.可用数据集22.1.2.sklearn数据集42.1.3.

标签：   深度学习 机器学习

     第2章 特征工程 2（自我学习集） 2.1. 数据集 2 2.1.1. 可用数据集 2 2.1.2. sklearn数据集 4 2.1.3. 数据集的划分 6 2.2. 特征工程介绍 7 2.2.1. 为什么需要特征工程(Feature Engineering) 8 2.2.2. 什么是特征工程...

特征工程之处理时间序列数据

标签：   机器学习  特征工程  时间序列分析

     维基百科对于特征工程的定义是：利用相关领域知识，通过数据挖掘技术从原始数据中提取特征的过程。这些特征可以用来提高机器学习算法的性能。 不过，特征工程不一定非得很花哨。特征工程的一个简单但普遍的处理对象...

这9个特征工程的使用技巧，解决90%机器学习问题

标签：   机器学习  人工智能  python

     因此，出现了对特征工程的需求。 特征工程至少有两个目标， 构建适合机器学习算法要求的输入数据。 改善机器学习模型的性能。 根据《福布斯》的一项调查，数据科学家把 80% 左右的时间花在数据收集、清晰以及...

特征工程与模型优化特训

标签：   机器学习  机器学习算法  机器学习实战

     [特征工程与模型优化特训]，，从数据采集到数据处理、到特征选择、再到模型调优，带你掌握一套完整的机器学习流程，对于不同类型的数据，不同场景下的问题，选择合适的特征工程方法和模型优化方法进行处理尤为重要，...

细说：特征工程 - Feature Engineering

标签：   特征工程  Feature Engineering

     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。纵观Kaggle、KDD等国内外大大小小的比赛，每个竞赛的冠军其实并没有用到很高深的算法，大多数都是在特征...

特征工程自学思维导图自用

标签：   特征工程

     特征工程自学思维导图自用

机器学习流程(三)-特征工程

标签：   机器学习  python

     特征工程的处理流程为首先去掉无用特征，接着去除冗余特征，如共线特征，并利用存在的特征、转换特征、内容中的特征以及其他数据源生成新特征，然后对特征进行转换（数值化、类别转换、归一化等），最后对特征进行...

特征工程之数据预处理

标签：   学习  python  数据分析

     在实际工作中获取到的数据往往不那么理想，可能会存在非数值类型的文本数据、重复值、缺失值、异常值及数据分布不均衡等问题，因此，在进行数学建模前还需要对这些问题进行处理，这项工作称为特征工程。 特征工程...

【推荐算法】推荐系统中的特征工程（二）：特征选取及重要性分析

标签：   推荐算法  机器学习  人工智能

     【推荐算法】推荐系统中的特征工程（二）：特征选取及重要性分析

机器/深度学习中的特征工程

标签：   机器学习   深度学习  特征工程

     版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明来源。 ... 本文是一篇关于特征工程的总结类文章，如有不足之处或理解有偏差的地方，还望大家多多指点。 首先，给...

特征工程之特征分箱（决策树分箱、卡方分箱、bestks以及评价标准WOE和IV)

标签：   python  数据挖掘  机器学习

     特征工程之特征分箱：决策树分箱、卡方分箱、bestks以及评价标准

数据分析3——预处理理论（特征工程、数据清洗、特征预处理）

标签：   python  数据分析

     1、特征工程 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。特征工程一般包括特征使用、特征获取、特征处理、特征监控四大方面。 特征使用包括：数据的选择和数据的可用性判断。这两方面主要...

人工智能——特征工程总结

标签：   数据分析  机器学习  python

     1 特征工程是什么？ 有这么一句话在业界广泛流传：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。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中...

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