）。 打印結果： 多了一個新的列，它就是轉換后產生的新的特征。 什么時候會用到二元轉換？ 比 ...

論文 http://ijcai.org/Past%20Proceedings/IJCAI-93-VOL2/PDF/022.pdf MDL http://arxiv.org/pdf/math/040 ...

1規定划分區間的參數，取定長的間隔將特征放入不同的箱子中，這種方法對異常點比較敏感。(等寬) 2 根據頻率划分箱子，會出現特征相同卻不在一個箱子中的情況，需要在划分完成后進行微調。（等頻）先對特征值進行sort，然后評估分割點，划分或者合並 3 1R方法：將前面的m個實例放入箱子中如果后面實例 ...

轉自：https://www.jianshu.com/p/f59bf24850c9 一．互聯網廣告特征工程 博文《互聯網廣告綜述之點擊率系統》論述了互聯網廣告的點擊率系統，可以看到，其中的logistic regression模型是比較簡單而且實用的，其訓練方法雖然有多種 ...

百度百科 definition 對於一些數量較少但是數值較大或出現負數但難以處理的數據，如果只需要考慮他們的大小關系，可以給他們重新賦值。一般的，對於\(n\)個數據，可以將他們重新賦值為\([1,n]\)之間的數字。這種方法叫做離散化。 Solution 先介紹三個\(STL ...

　　本來應該是很簡單的東西，但是之前學長講的時候也沒怎么聽，然后現在遇到需要離散化的題目就有點茫然了。看了下網上大佬們的博客，基本理解了，做個記錄。 　　以下內容部分思路來自： 　　https://blog.csdn.net/xiangaccepted/article/details ...

　　在學習機器學習中，看過挺多案例，看到很多人在處理數據的時候，經常把連續性特征離散化。為此挺好奇，為什么要這么做，什么情況下才要做呢。 一、離散化原因 　　數據離散化是指將連續的數據進行分段，使其變為一段段離散化的區間。分段的原則有基於等距離、等頻率或優化的方法。數據離散化的原因主要有 ...