機器學習之特征學習與稀疏學習
2 過濾式選擇 過濾式選擇和后續學習器無關，首先用特征選擇過程對初始特征進行過濾，然后用過濾后的特征來訓練模型。 Relief：用一個“相關統計量”的向量來度量特征的重要性，每個分量對應一個特征。 對特征子集的重要性評估為相關統計分量之和。 2.1 “相關統計量”的確定 ...
原文：機器學習特征表達——日期與時間特征做離散處理（數字到分類的映射），稀疏類分組（相似特征歸檔），創建虛擬變量（提取新特征） 本質就是要么多變少，或少變多
特征表達 接下來要談到的特征工程類型雖然簡單卻影響巨大。我們將其稱為特征表達。 你的數據並不一定總是理想格式。你需要考慮是否有必要通過另一種形式進行特征表達以獲取有用信息。 日期與時間特征：我們假設你擁有purchase datetime特征。從中提取purchase day of week與purchase hour of day兩項特征可能會更有用。你還可以進行觀察聚類以創建諸如purchas ...
2017-08-09 20:21 0 1230 推薦指數：
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