原文链接：https: developers.google.com machine learning crash course feature crosses 特征组合是指两个或多个特征相乘形成的合成特征。特征的相乘组合可以提供超出这些特征单独能够提供的预测能力。 对非线性规律进行编码 特征组合是指通过将两个或多个输入特征相乘来对特征空间中的非线性规律进行编码的合成特征。通过创建一个特征组合可以解 ...
2019-01-19 03:58 0 1506 推荐指数：
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 ...
1 引言 特征提取和特征选择作为机器学习的重点内容，可以将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题和特征的过程，可以通过挑选最相关的特征，提取特征和创造特征来实现。要想学习特征选择必然要了解什么是特征提取和特征创造，得到数据的特征之后对特征进行精炼，这时候就要用到特征选择。本文主要介绍 ...
不多说，直接上干货！ ...
python3学习使用api 使用到联网的数据集，我已经下载到本地，可以到我的git中下载数据集 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码： 生成的准确率图： ...
在机器学习中，通过增加一些输入数据的非线性特征来增加模型的复杂度通常是有效的。一个简单通用的办法是使用多项式特征，这可以获得特征的更高维度和互相间关系的项。这在 PolynomialFeatures 中实现: 注意，当使用多项 ...
注： 这个报告是我在10年7月的时候写的（博士一年级），最近整理电脑的时候翻到，当时初学一些KDD上的paper的时候总结的，现在拿出来分享一下。 毕竟是初学的时候写的，有些东西的看法也在变化，看的 ...
原文：http://www.cnblogs.com/xbinworld/archive/2012/11/27/2791504.html 机器学习-特征选择 Feature Selection 研究报告 注： 这个报告是我在10年7月的时候写的（博士一年级），最近整理电脑的时候翻到 ...
在进行特征缩放的时候，其一般做法是（X-mu)/sigma mu：代表均值 sigma：代表标准差 在matlab中，函数mean可以求特征的均值，函数std可以求特征的标准差。 假设训练集为m，特征数量为n，特征矩阵为X，则X的size为 m*n。 则 mu = mean(X)返回值 ...
