原文:AutoML之自動化特征工程

. 引言 個人以為,機器學習是朝着更高的易用性 更低的技術門檻 更敏捷的開發成本的方向去發展,且AutoML或者AutoDL的發展無疑是最好的證明。因此花費一些時間學習了解了AutoML領域的一些知識,並對AutoML中的技術方案進行歸納整理。 眾所周知,一個完整的機器學習項目可概括為如下四個步驟。 其中,特征工程 提取 往往是決定模型性能的最關鍵一步。而往往機器學習中最耗時的部分也正是特性工程 ...

2019-02-14 22:12 0 6699 推薦指數:

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自動化特征工程—Featuretools

Featuretools是一個可以自動進行特征工程的python庫,主要原理是針對多個數據表以及它們之間的關系,通過轉換(Transformation)和聚合(Aggregation)操作自動生成新的特征。轉換操作的對象是單一數據表的一列或多列(例如對某列取絕對值或者計算兩列之差);聚合操作的對象 ...

Mon Jul 08 23:52:00 CST 2019 0 1346
前端工程自動化構建總結

前端自動化構建是當下的熱門,我記得2014年的時候,前端的自動化構建,大多是用在javascript的合並、壓縮、語法檢查、coffeescript,Sass,LESS轉換上,構建工具也有很多,比如ant,grunt,gulp等,二次封裝的工具也有很多,比如百度的FIS,國外的Yeoman ...

Mon Jan 09 19:08:00 CST 2017 7 3962
web前端工程化/構建自動化

前端工程化 前端工程化的概念在近些年來逐漸成為主流構建大型web應用不可或缺的一部分,在此我通過以下這三方面總結一下自己的理解。 為什么需要前端工程化。 前端工程化的演化。 怎么實現前端工程化。 為什么需要工程化   隨着近些年來前端技術的不斷發展 ...

Sun Jun 07 00:42:00 CST 2020 0 769
短文本分析----基於python的TF-IDF特征詞標簽自動化提取

緒論 最近做課題,需要分析短文本的標簽,在短時間內學習了自然語言處理,社會標簽推薦等非常時髦的技術。我們的需求非常類似於從大量短文本中獲取關鍵詞(融合社會標簽和時間屬性)進行用戶畫像。這一切的基礎就是特征詞提取技術了,本文主要圍繞關鍵詞提取這個主題進行介紹(英文)。 不同版本 ...

Thu Nov 24 06:29:00 CST 2016 0 3037
Webpack自動化工程

呢?其實我認為最核心莫過於這兩點:模塊化開發、自動化工程。而本次前端重構所圍繞的核心問題就是自動化工程,將原有的g ...

Fri Sep 01 01:37:00 CST 2017 9 3998
特征工程(4)-數據預處理二值

https://www.deeplearn.me/1389.html 上一篇文章講解了區間縮放法處理數據,接下來就講解二值化處理 這個應該很簡單了,從字面意思就是將數據分為 0 或者 1,聯想到之 ...

Wed May 09 02:55:00 CST 2018 0 1247
 
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