处理是特征工程的核心部分,sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等。 ...
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2018-04-14 12:14 0 1225 推荐指数:
处理是特征工程的核心部分,sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等。 ...
这里是原文 说明:这是我用Markdown编辑的第一篇随笔 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 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 无量纲化与正则化的区别 ...
小伙伴们大家好~o( ̄▽ ̄)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少 ...
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 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 ...
title: sklearn-特征工程之特征选择 date: 2016-11-25 22:49:24 categories: skearn tags: sklearn 抄袭/参考资料 使用sklearn做单机特征工程 sckearn中文 周志华《机器学习》 当数据 ...
的 Kernel functions 时 ,多项式特征被隐式地在核函数中被调用(比如, sklearn.svm. ...
1. 准确的PCA和概率解释(Exact PCA and probabilistic interpretation) PCA 用于对具有一组连续正交分量(Orthogonal component 译 ...