機器學習之特征工程
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 ...
原文：關於機器學習之特征縮放
Andrew在他的機器學習課程里強調，在進行學習之前要進行特征縮放，目的是保證這些特征都具有相近的尺度，這將幫助梯度下降算法更快地收斂。 python里常用的是preprocessing.StandardScaler 公式為： X mean std 計算時對每個屬性 每列分別進行。 將數據按期屬性 按列進行 減去其均值，並處以其方差。得到的結果是，對於每個屬性 每列來說所有數據都聚集在 附近，方差 ...
2018-06-25 10:48 0 952 推薦指數：
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機器學習之特征學習與稀疏學習
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