概述：上節咱們說了特征工程是機器學習的一個核心內容。然后咱們已經學習了特征工程中的基礎內容，分別是missing value handling和categorical data encoding的一些方法技巧。但是光會前面的一些內容，還不足以應付實際的工作中的很多情況，例如如果咱們的原始數據 ...

一、特征工程的重要性 有這么一句話在業界廣泛流傳：數據和特征決定了機器學習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已，在樓主本人親自做的機器學習項目中也發現，不同的機器學習算法對結果的准確率影響有限，好的特征工程以及數據集才影響到了模型本質的結果。那特征工程到底是什么呢？顧名思義，其本質是一項工程 ...

一、什么是特征工程? "Feature engineering is the process of transforming raw data into features that better represent the underlying problem to the predictive ...

特征選擇 主要思想：包裹式（封裝器法）從初始特征集合中不斷的選擇特征子集，訓練學習器，根據學習器的性能來對子集進行評價，直到選擇出最佳的子集。包裹式特征選擇直接針對給定學習器進行優化 案例一、封裝器法 常用實現方法：循序特征選擇。 循序 ...

一般在machine learning意義上，我們常說的feature，是一種對數據的表達。當然，要衡量一種feature是否是合適的表達，要根據數據，應用，ML的模型，方法....很多方面來看。一般來說，Feature應該是informative（富有信息量），discriminative ...

https://mp.weixin.qq.com/s/au-U7oNkS0FWNtkHcRsrcw 1.表示學習 當我們學習一個復雜概念時，總想有一條捷徑可以化繁為簡。機器學習模型也不例外，如果有經過提煉的對於原始數據的更好表達，往往可以使得后續任務事倍功半。這也是表示學習的基本思路 ...

一、特征工程概述 “數據決定了機器學習的上限，而算法只是盡可能逼近這個上限”，這里的數據指的就是經過特征工程得到的數據。特征工程指的是把原始數據轉變為模型的訓練數據的過程，它的目的就是獲取更好的訓練數據特征，使得機器學習模型逼近這個上限。特征工程能使得模型的性能得到提升，有時甚至在 ...

機器學習是從數據中自動分析獲取規律（模型），並利用規律對未知數據進行預測。 數據集的構成：特征值+目標值（根據目的收集特征數據，根據特征去判斷、預測）。（注意：機器學習不需要去除重復樣本數據） 常用的數據集網址： Kaggle網址：https://www.kaggle.com ...