TF-IDF TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency ) 是文本挖掘中一种广泛使用的特征向量化方法。TF-IDF反映了语料中单词对文档的重要程度。假设单词用t表示，文档用d表示，语料用D表示，那么文档频度DF(t, D)是包含 ...

定义： 特征选择是一个「降维」的过程，是一个去掉无关特征，保留相关特征的过程。从所有特征集中选取最好的一个特征子集。 特征提取是一个将机器学习算法不能识别出来的原始数据转变成可以识别到数据特征的过程。没有「筛选」的操作，不需要考虑特征是否有用，所以并不能称其为降维 ...

特征提取和特征选择都是从原始特征中找出最有效（同类样本的不变性、不同样本的鉴别性、对噪声的鲁棒性）的特征。 区别与联系 特征提取：将原始特征转换为一组具有明显物理意义（Gabor、几何特征[角点、不变量]、纹理[LBP HOG]）或者统计意义或核的特征。 特征选择：从特征 ...

数据规范化（标准化） 在数据预处理时，这两个术语可以互换使用。（不考虑标准化在统计学中有特定的含义）。 下面所有的规范化操作都是针对一个特征向量（dataFrame中的一个colum）来操作的。 首先举一个例子： Normalizer 规范化 将某个特征向量（由所有样本某一个 ...

VectorAssembler字段转换成特征向量 import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler val colArray = Array("age", "yearsmarried", "religiousness ...

Feature extraction和feature selection 都同属于Dimension reduction。要想搞清楚问题当中二者的区别，就首先得知道Dimension reduc ...

数据预处理与特征工程 缺失值处理 缺失值处理通常有如下的方法： 对于unknown值数量较少的变量，包括job和marital，删除这些变量是缺失值(unknown)的行； 如果预计该变量对于学习模型效果影响不大，可以对unknown值赋众数 ...

数据表达 : 有时,我们通过对数据集原来的特征进行转换,生成新的"特征"或者说成分,会比直接使用原始的特征效果要好,即数据表达(data representation) 特征提取 : 如图像识别,数据表达显得十分重要,因为图像是有成千上万个像素组成的,每个像素又有不同的的RGB色彩值,所以我 ...