一、什么是特征工程? "Feature engineering is the process of transforming raw data into features that better represent the underlying problem to the predictive ...

特征选择 主要思想：包裹式（封装器法）从初始特征集合中不断的选择特征子集，训练学习器，根据学习器的性能来对子集进行评价，直到选择出最佳的子集。包裹式特征选择直接针对给定学习器进行优化 案例一、封装器法 常用实现方法：循序特征选择。 循序 ...

最近学习特征工程（Feature Enginnering）的相关技术，主要包含两块：特征选取（Feature Selection）和特征抓取（Feature Extraction）。这里记录一些要点，作为备忘。 特征选取 R中 ...

概述：上节咱们说了特征工程是机器学习的一个核心内容。然后咱们已经学习了特征工程中的基础内容，分别是missing value handling和categorical data encoding的一些方法技巧。但是光会前面的一些内容，还不足以应付实际的工作中的很多情况，例如如果咱们的原始数据 ...

什么是流量工程 　　流量工程是指根据各种数据业务流量的特性选取传输路径的处理过程。流量工程用于平衡网络中的不同交换机、路由器以及链路之间的负载。 [ 编辑] 流量工程的内容 　　流量工程在复杂的网络环境中，控制不同的业务流走不同的路径，关键的业务走可靠的路径并保证 ...

特征缩放的几种方法： （1）最大最小值归一化（min-max normalization）：将数值范围缩放到 [0, 1] 区间里 （2）均值归一化（mean normalization）：将数值范围缩放到 [-1, 1] 区间里，且数据的均值变为 ...

[本文链接：http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/4114686.html，转载请注明出处] 我的博客主营地迁至github，欢迎朋友们有空去看看： ...

以使用聚类算法将具有较大依赖关系（ 冗余度高） 的特征聚集到一起。 特征聚类 ，其基本思想是根据特征与特征之间相关性及特征与特征簇之间的相关性将特征集划分成多个簇群。 ...