原文:特征提取(机器学习数据预处理)

特征提取 机器学习数据预处理 特征提取与特征选择都是数据降维的技术,不过二者有着本质上的区别 特征选择能够保持数据的原始特征,最终得到的降维数据其实是原数据集的一个子集 而特征提取会通过数据转换或数据映射得到一个新的特征空间,尽管新的特征空间是在原特征基础上得来的,但是凭借人眼观察可能看不出新数据集与原始数据集之间的关联。 这里介绍 种常见的特征提取技术: 主成分分析 PCA 线性判别分析 LDA ...

2019-09-11 10:50 0 2014 推荐指数:

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机器学习数据清洗与特征提取

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:汪毅雄 导语:本文详细的解释了机器学习中,经常会用到数据清洗与特征提取的方法PCA,从理论、数据、代码三个层次予以分析。 机器学习,这个名词大家都耳熟能详。虽然这个概念很早就被人提出来 ...

Fri Dec 15 01:13:00 CST 2017 0 3877
机器学习之文本特征提取

  英文文本特征提取:   文本特征提取需要导入第三方库:sklearn.feature_extraction,调用其中的类CountVectorizer   代码如下:   注:CountVectorizer()不含像字典特征提取一样可带参数sparse,所以不能通过这种方式 ...

Sat Mar 21 02:09:00 CST 2020 0 1229
机器学习 | 特征工程(一)- 数据预处理

本文将以iris数据集为例,梳理数据挖掘和机器学习过程中数据预处理的流程。在前期阶段,已完成了数据采集、数据格式化、数据清洗和采样等阶段。通过特征提取,能得到未经处理特征,但特征可能会有如下问题:   - 不属于同一量纲 通常采用无量纲化进行处理;   - 信息冗余 ...

Tue Sep 11 22:07:00 CST 2018 0 2020
机器学习数据预处理特征选择,降维

来源:https://www.zhihu.com/question/29316149/answer/110159647 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 ...

Mon Apr 16 23:39:00 CST 2018 0 1858
机器学习算法选择——特征提取

第4步:特征工程 或许比选择算法更重要的是正确选择表示数据特征。从上面的列表中选择合适的算法是相对简单直接的,然而特征工程却更像是一门艺术。 主要问题在于我们试图分类的数据特征空间的描述极少。利如,用像素的灰度值来预测图片通常是不佳的选择;相反,我们需要找到能提高信噪比的数据变换 ...

Wed Mar 08 17:43:00 CST 2017 0 7046
 
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