Spark(3) - Extracting, transforming, selecting features 官方文档链接：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-features.html 概述 该章节包含基于特征的算法工作，下面是粗略的对算法分组 ...

数据预处理与特征工程 缺失值处理 缺失值处理通常有如下的方法： 对于unknown值数量较少的变量，包括job和marital，删除这些变量是缺失值(unknown)的行； 如果预计该变量对于学习模型效果影响不大，可以对unknown值赋众数 ...

数据规范化（标准化） 在数据预处理时，这两个术语可以互换使用。（不考虑标准化在统计学中有特定的含义）。 下面所有的规范化操作都是针对一个特征向量（dataFrame中的一个colum）来操作的。 首先举一个例子： Normalizer 规范化 将某个特征向量（由所有样本某一个 ...

1. 关于特征提取 0x1：什么是特征提取 特征提取研究的主要问题是，如何在数据集未明确表示结果的前提下，从中提取出重要的潜在特征来。和无监督聚类一样，特征提取算法的目的不是为了预测，而是要尝试对数据进行特征识别，以此得到隐藏在数据背后的深层次意义。 回想一下聚类算法的基本概念，聚类算法 ...

TF-IDF TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency ) 是文本挖掘中一种广泛使用的特征向量化方法。TF-IDF反映了语料中单词对文档的重要程度。假设单词用t表示，文档用d表示，语料用D表示，那么文档频度DF(t, D)是包含 ...

定义： 特征选择是一个「降维」的过程，是一个去掉无关特征，保留相关特征的过程。从所有特征集中选取最好的一个特征子集。 特征提取是一个将机器学习算法不能识别出来的原始数据转变成可以识别到数据特征的过程。没有「筛选」的操作，不需要考虑特征是否有用，所以并不能称其为降维 ...

特征提取和特征选择都是从原始特征中找出最有效（同类样本的不变性、不同样本的鉴别性、对噪声的鲁棒性）的特征。 区别与联系 特征提取：将原始特征转换为一组具有明显物理意义（Gabor、几何特征[角点、不变量]、纹理[LBP HOG]）或者统计意义或核的特征。 特征选择：从特征 ...

Feature extraction和feature selection 都同属于Dimension reduction。要想搞清楚问题当中二者的区别，就首先得知道Dimension reduc ...