%B0%E6%8D%AE.html 數據探索: 比賽一共提供五張表,分別是: 訓練數據:用戶基 ...
本次競賽提供的數據源一共有五個,依次做特征提取 一 信用卡賬單特征提取 基本思路:將數據分成時間已知時間未知兩部分,時間已知中再分成放款前的數據和放款后的數據,放款前放款后的再分成去重的數據和不去重數據,最終對數據做sum,count,mean,max,min,median,std等指標 通過上面的處理,一共得到了 個特征 統計上期賬單金額和上期還款金額的累計總額,和為零或者為負的個數 統計放款前 ...
2018-04-04 15:06 0 2409 推薦指數:
%B0%E6%8D%AE.html 數據探索: 比賽一共提供五張表,分別是: 訓練數據:用戶基 ...
數據源:融360-用戶貸款風險預測 參考資料:https://www.jianshu.com/p/aba5685c580a 流程如下: 項目目標 數據解讀 數據預處理 特征工程 1.基於業務理解篩選 2.基於機器學習篩選 模型建立 一、項目目標 ...
5.特征提取 有很多特征提取技術可以應用到文本數據上,但在深入學習之前,先思考特征的意義。為什么需要這些特征?它們又如何發揮作用?數據集中通常包含很多數據。一般情況下,數據集的行和列是數據集的不同特征或屬性,每行或者每個觀測值都是特殊的值。在機器學習術語中,特征是獨一無二的,是數據集中每個觀測值 ...
特征提取 特征的種類在圖像領域主要分為點,線,面。線特征和面特征對圖像信息利用得更多,因而其分辨性更高。但遺憾的是,由於線特征和面特征提取的條件比較苛刻,因此在實際應用中並不廣泛。(盡管在SLAM中也有點線結合的實例,在圖像紋理較弱的情況下,線特征可以發揮更大的用處 ...
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 ...
法一:Bag-of-words 詞袋模型 文本特征提取有兩個非常重要的模型: 詞集模型:單詞構成的集合,集合中每個元素都只有一個,也即詞集中的每個單詞都只有一個 詞袋模型:如果一個單詞在文檔中出現不止一次,並統計其出現的次數(頻數) 兩者本質上的區別,詞袋是在詞集的基礎上 ...
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 ...
特征提取(特征變換) 從一組已有的特征通過一定的數學運算得到一組新特征 數據降維: PCA:方差 LDA(也叫Fisher 線性判別): 均值 類內離散度盡可能小,類間離散度盡可能大 兩者都假設數據分布是高斯分布 Ref. 《模式識別(第三版)》張學工 ...