原文:機器學習入門09 - 特征組合 (Feature Crosses)

原文鏈接:https: developers.google.com machine learning crash course feature crosses 特征組合是指兩個或多個特征相乘形成的合成特征。特征的相乘組合可以提供超出這些特征單獨能夠提供的預測能力。 對非線性規律進行編碼 特征組合是指通過將兩個或多個輸入特征相乘來對特征空間中的非線性規律進行編碼的合成特征。通過創建一個特征組合可以解 ...

2019-01-19 03:58 0 1506 推薦指數:

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機器學習-特征工程-Feature generation 和 Feature selection

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 ...

Sun Jan 19 20:09:00 CST 2020 1 1302
機器學習特征選擇(Feature Selection)

1 引言   特征提取和特征選擇作為機器學習的重點內容,可以將原始數據轉換為更能代表預測模型的潛在問題和特征的過程,可以通過挑選最相關的特征,提取特征和創造特征來實現。要想學習特征選擇必然要了解什么是特征提取和特征創造,得到數據的特征之后對特征進行精煉,這時候就要用到特征選擇。本文主要介紹 ...

Sun Dec 06 03:21:00 CST 2020 0 2111
機器學習-特征選擇 Feature Selection 研究報告

注: 這個報告是我在10年7月的時候寫的(博士一年級),最近整理電腦的時候翻到,當時初學一些KDD上的paper的時候總結的,現在拿出來分享一下。 畢竟是初學的時候寫的,有些東西的看法也在變化,看的 ...

Wed Nov 28 05:46:00 CST 2012 7 11744
機器學習-特征選擇 Feature Selection 研究報告

原文:http://www.cnblogs.com/xbinworld/archive/2012/11/27/2791504.html 機器學習-特征選擇 Feature Selection 研究報告 注: 這個報告是我在10年7月的時候寫的(博士一年級),最近整理電腦的時候翻到 ...

Sun Nov 09 01:14:00 CST 2014 0 8225
機器學習中(Feature Scaling)特征縮放處理的matlab實現方式

在進行特征縮放的時候,其一般做法是(X-mu)/sigma mu:代表均值 sigma:代表標准差 在matlab中,函數mean可以求特征的均值,函數std可以求特征的標准差。 假設訓練集為m,特征數量為n,特征矩陣為X,則X的size為 m*n。 則 mu = mean(X)返回值 ...

Sun Oct 16 22:24:00 CST 2016 0 1438
 
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