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 ...
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,其本質是一項工程活動,目的是最大限度地從原始數據中提取特征以供算法和模型使用。通過總結和歸納,人們認為特征工程包括以下方 ...
2018-03-14 11:20 0 4870 推薦指數:
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 ...
最近學習特征工程(Feature Enginnering)的相關技術,主要包含兩塊:特征選取(Feature Selection)和特征抓取(Feature Extraction)。這里記錄一些要點,作為備忘。 特征選取 R中 ...
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 ...
什么是流量工程 流量工程是指根據各種數據業務流量的特性選取傳輸路徑的處理過程。流量工程用於平衡網絡中的不同交換機、路由器以及鏈路之間的負載。 [ 編輯] 流量工程的內容 流量工程在復雜的網絡環境中,控制不同的業務流走不同的路徑,關鍵的業務走可靠的路徑並保證 ...
特征縮放的幾種方法: (1)最大最小值歸一化(min-max normalization):將數值范圍縮放到 [0, 1] 區間里 (2)均值歸一化(mean normalization):將數值范圍縮放到 [-1, 1] 區間里,且數據的均值變為 ...
[本文鏈接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/4114686.html,轉載請注明出處] 我的博客主營地遷至github,歡迎朋友們有空去看看: ...
以使用聚類算法將具有較大依賴關系( 冗余度高) 的特征聚集到一起。 特征聚類 ,其基本思想是根據特征與特征之間相關性及特征與特征簇之間的相關性將特征集划分成多個簇群。 ...