原文:Spark2.0 特征提取、轉換、選擇之一:數據規范化,String-Index、離散-連續特征相互轉換

數據規范化 標准化 在數據預處理時,這兩個術語可以互換使用。 不考慮標准化在統計學中有特定的含義 。下面所有的規范化操作都是針對一個特征向量 dataFrame中的一個colum 來操作的。首先舉一個例子: Normalizer規范化 將某個特征向量 由所有樣本某一個特征組成的向量 計算其p 范數,然后對該每個元素除以p 范數。將原始特征Normalizer以后可以使得機器學習算法有更好的表現。 ...

2018-01-31 15:00 0 1295 推薦指數:

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Spark 特征提取轉換選擇

提取:從原始數據提取特征轉換:縮放、轉換、修改特征選擇:從大的特征集合中選 ...

Fri Sep 25 20:13:00 CST 2020 1 431
七、特征提取轉換

TF-IDF TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency ) 是文本挖掘中一種廣泛使用的特征向量化方法。TF-IDF反映了語料中單詞對文檔的重要程度。假設單詞用t表示,文檔用d表示,語料用D表示,那么文檔頻度DF(t, D)是包含 ...

Tue Jan 10 00:43:00 CST 2017 0 2573
數據特征提取

數據表達 : 有時,我們通過對數據集原來的特征進行轉換,生成新的"特征"或者說成分,會比直接使用原始的特征效果要好,即數據表達(data representation) 特征提取 : 如圖像識別,數據表達顯得十分重要,因為圖像是有成千上萬個像素組成的,每個像素又有不同的的RGB色彩值,所以我 ...

Wed May 29 21:59:00 CST 2019 0 1154
spark 特征選擇特征預處理:提取/轉換/選擇 缺失值 sparkMllib

數據預處理與特征工程 缺失值處理 缺失值處理通常有如下的方法: 對於unknown值數量較少的變量,包括job和marital,刪除這些變量是缺失值(unknown)的行; 如果預計該變量對於學習模型效果影響不大,可以對unknown值賦眾數 ...

Wed Jun 07 01:41:00 CST 2017 0 10298
特征選擇/特征提取

定義: 特征選擇是一個「降維」的過程,是一個去掉無關特征,保留相關特征的過程。從所有特征集中選取最好的一個特征子集。 特征提取是一個將機器學習算法不能識別出來的原始數據轉變成可以識別到數據特征的過程。沒有「篩選」的操作,不需要考慮特征是否有用,所以並不能稱其為降維 ...

Mon Aug 19 06:49:00 CST 2019 0 990
特征提取特征選擇

特征提取特征選擇都是從原始特征中找出最有效(同類樣本的不變性、不同樣本的鑒別性、對噪聲的魯棒性)的特征。 區別與聯系 特征提取:將原始特征轉換為一組具有明顯物理意義(Gabor、幾何特征[角點、不變量]、紋理[LBP HOG])或者統計意義或核的特征特征選擇:從特征 ...

Sun Aug 28 00:32:00 CST 2016 0 20649
 
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