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 ...

，通過專業的技巧進行數據處理，是的特征能在機器學習算法中發揮更好的作用。優質的特征往往描述了數據的固有結構 ...

RESCALING attribute data to values to scale the range in [0, 1] or [−1, 1] is useful for the opti ...

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 ...

前言 　　特征是數據中抽取出來的對結果預測有用的信息，可以是文本或者數據。特征工程是使用專業背景知識和技巧處理數據，使得特征能在機器學習算法上發揮更好的作用的過程。過程包含了特征提取、特征構建、特征選擇等模塊。 　　特征工程的目的是篩選出更好的特征，獲取更好的訓練數據。因為好的特征具有更強 ...

對於數據挖掘，數據准備階段主要就是進行特征工程。 數據和特征決定了模型預測的上限，而算法只是逼近了這個上限。 好的特征要少而精，這會使模型更簡單、更精准。 一、特征構造 1.’常見提取方式 文本數據的特征提取 詞袋向量的方式：統計頻率 ...

當數據預處理完成后，我們需要選擇有意義的特征輸入機器學習的算法和模型進行訓練。通常來說，從兩個方面考慮來選擇特征： 　· 特征是否發散：如果一個特征不發散，例如方差接近於0，也就是說樣本在這個特征上基本上沒有差異，這個特征對於樣本的區分並沒有什么用。 　· 特征與目標 ...