机器学习之特征学习与稀疏学习
2 过滤式选择 过滤式选择和后续学习器无关，首先用特征选择过程对初始特征进行过滤，然后用过滤后的特征来训练模型。 Relief：用一个“相关统计量”的向量来度量特征的重要性，每个分量对应一个特征。 对特征子集的重要性评估为相关统计分量之和。 2.1 “相关统计量”的确定 ...
原文：机器学习特征表达——日期与时间特征做离散处理（数字到分类的映射），稀疏类分组（相似特征归档），创建虚拟变量（提取新特征） 本质就是要么多变少，或少变多
特征表达 接下来要谈到的特征工程类型虽然简单却影响巨大。我们将其称为特征表达。 你的数据并不一定总是理想格式。你需要考虑是否有必要通过另一种形式进行特征表达以获取有用信息。 日期与时间特征：我们假设你拥有purchase datetime特征。从中提取purchase day of week与purchase hour of day两项特征可能会更有用。你还可以进行观察聚类以创建诸如purchas ...
2017-08-09 20:21 0 1230 推荐指数：
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