原文:人肉工程在機器學習實踐中的作用

關於人肉工程,包括業務知識 領域知識,經驗等,在實際的機器學習問題中的應用,是一個屢見不鮮的話題,典型的有苦逼的數據清洗 人肉特征工程等。大家都想把盡可能多的過程由機器自動完成,但是目前的狀態是,大部分機器學習問題中,最困難也最重要的部分,還是依靠人的經驗來生成特征。那么人的經驗為什么重要,能否用機器完成這個過程,本文試作一簡單分析。 機器和人看待數據的區別 首先要看一下,從機器的角度看,機器學習 ...

2015-07-29 10:04 3 1607 推薦指數:

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機器學習規則 (Rules of Machine Learning): 關於機器學習工程的最佳實踐

馬丁·辛克維奇 本文檔旨在幫助已掌握機器學習基礎知識的人員從 Google 機器學習的最佳實踐中受益。它介紹了一種機器學習樣式,類似於 Google C++ 樣式指南和其他常用的實用編程指南。如果您學習機器學習方面的課程,或者擁有機器學習模型的構建或開發經驗,則具備閱讀本文檔所必需的背景知識 ...

Tue May 22 21:16:00 CST 2018 0 922
機器學習之特征工程

簡單的模型上也能取得不錯的效果。特征工程機器學習占有非常重要的作用,一般認為括特征構建、特征提取、 ...

Thu May 12 18:17:00 CST 2016 0 43009
機器學習——特征工程

機器學習是從數據自動分析獲取規律(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 ...

Sat Oct 23 19:38:00 CST 2021 0 105
MIT一牛人對數學在機器學習作用給的評述

MIT一牛人對數學在機器學習作用給的評述 轉載自 http://my.oschina.net/feedao/blog/52252,不過這個鏈接也是轉載的,出處已經無從考證了。 感覺數學似乎總是不夠的。這些日子為了解決research ...

Thu Jul 20 01:34:00 CST 2017 0 3113
機器學習在滴滴網絡定位的探索和實踐

​桔妹導讀:定位是所有LBS服務的基礎服務。在滴滴的業務場景下,定位主要是指各類終端設備的位置,包括手機、單車、行車記錄儀、車機端等。作為底層服務,在滴滴日均提供700億次定位服務,支撐着平台的各類業務。 今天給大家分享的是機器學習在滴滴網絡定位實踐工作,會重點介紹三階段的演進:無 ...

Sat Sep 19 01:40:00 CST 2020 0 797
機器學習的數據清洗與特征工程

背景 隨着美團交易規模的逐步增大,積累下來的業務數據和交易數據越來越多,這些數據是美團做為一個團購平台最寶貴的財富。通過對這些數據的分析和挖掘,不僅能給美團業務發展方向提供決策支持,也為業務的迭代指明了方向。目前在美團的團購系統中大量地應用到了機器學習和數據挖掘技術,例如個性化推薦 ...

Thu Apr 05 05:05:00 CST 2018 0 1606
每日一個機器學習算法——機器學習實踐

知道某個算法,和運用一個算法是兩碼事兒。 當你訓練出數據后,發覺模型有太大誤差,怎么辦? 1)獲取更多的數據。也許有用吧。 2)減少特征維度。你可以自己手動選擇,也可以利用諸如PCA等數學 ...

Wed Aug 27 02:53:00 CST 2014 0 4125
 
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