原文:AutoML之自动化特征工程

. 引言 个人以为,机器学习是朝着更高的易用性 更低的技术门槛 更敏捷的开发成本的方向去发展,且AutoML或者AutoDL的发展无疑是最好的证明。因此花费一些时间学习了解了AutoML领域的一些知识,并对AutoML中的技术方案进行归纳整理。 众所周知,一个完整的机器学习项目可概括为如下四个步骤。 其中,特征工程 提取 往往是决定模型性能的最关键一步。而往往机器学习中最耗时的部分也正是特性工程 ...

2019-02-14 22:12 0 6699 推荐指数:

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自动化特征工程—Featuretools

Featuretools是一个可以自动进行特征工程的python库,主要原理是针对多个数据表以及它们之间的关系,通过转换(Transformation)和聚合(Aggregation)操作自动生成新的特征。转换操作的对象是单一数据表的一列或多列(例如对某列取绝对值或者计算两列之差);聚合操作的对象 ...

Mon Jul 08 23:52:00 CST 2019 0 1346
前端工程自动化构建总结

前端自动化构建是当下的热门,我记得2014年的时候,前端的自动化构建,大多是用在javascript的合并、压缩、语法检查、coffeescript,Sass,LESS转换上,构建工具也有很多,比如ant,grunt,gulp等,二次封装的工具也有很多,比如百度的FIS,国外的Yeoman ...

Mon Jan 09 19:08:00 CST 2017 7 3962
web前端工程化/构建自动化

前端工程化 前端工程化的概念在近些年来逐渐成为主流构建大型web应用不可或缺的一部分,在此我通过以下这三方面总结一下自己的理解。 为什么需要前端工程化。 前端工程化的演化。 怎么实现前端工程化。 为什么需要工程化   随着近些年来前端技术的不断发展 ...

Sun Jun 07 00:42:00 CST 2020 0 769
短文本分析----基于python的TF-IDF特征词标签自动化提取

绪论 最近做课题,需要分析短文本的标签,在短时间内学习了自然语言处理,社会标签推荐等非常时髦的技术。我们的需求非常类似于从大量短文本中获取关键词(融合社会标签和时间属性)进行用户画像。这一切的基础就是特征词提取技术了,本文主要围绕关键词提取这个主题进行介绍(英文)。 不同版本 ...

Thu Nov 24 06:29:00 CST 2016 0 3037
Webpack自动化工程

呢?其实我认为最核心莫过于这两点:模块化开发、自动化工程。而本次前端重构所围绕的核心问题就是自动化工程,将原有的g ...

Fri Sep 01 01:37:00 CST 2017 9 3998
特征工程(4)-数据预处理二值

https://www.deeplearn.me/1389.html 上一篇文章讲解了区间缩放法处理数据,接下来就讲解二值化处理 这个应该很简单了,从字面意思就是将数据分为 0 或者 1,联想到之 ...

Wed May 09 02:55:00 CST 2018 0 1247
 
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