机器学习中，有哪些特征选择的工程方法？ / 开普饭

在之前我们学习过lda话题模型,相关的文章我放在这里,大家有兴趣可以看一看. 自然语言处理之LDA主题模型致敬褚先生:pyLDAvis可视化不认输的一生对文本分析感兴趣的可以关注下我的直播间内的课 ...

学习机器学习相关技术的最好方式就是先自己设计和完成一些小项目. Python 是一种非常流行和强大的解释性编程语言.不像 R 语言,Python 是个很完整的语言和平台,你既可以用来做研发,也可以用来 ...

一.yellowbick简介这个库我昨天刚刚在PyData2018看到的库,一开始觉得内容没啥用.后来翻看这个库的文档觉得对于机器学习帮助很大,就写了今天这篇文章. yellowbrick是一款可视 ...

为什么需要降维? 高维机器学习数据集是具有大量列(或变量)的数据集.高维机器学习数据集对计算提出了相应的挑战.通常变量(或称为特征)是相关的.我们希望找到一个变量子集来表示数据中相同级别的信息,或者在 ...

Feature Engineering, 称之为特征工程,属于机器学习中数据预处理阶段的重要内容,细分为以下两大类内容 1. Feature Extraction, 特征提取,从文本,图像等原始数据中 ...

重磅干货,第一时间送达选自 | towardsdatascience 参与 | Geek AI.Chita 本文经机器之心授权转载,禁二次转载在 Kaggle 及其它机器学习任务中,集成方法非常流 ...

文章译者:张峰内容来源:Datawhale 结构总览特征工程传统编程的关注点是代码.在机器学习项目中,关注点变成了特征表示.也就是说,开发者通过添加和改善特征来调整模型."Garbag ...

要解决一个机器学习问题,我们不能仅仅通过将算法应用到提供的数据上.比如.fit() .我们首先需要构建一个数据集. 将原始数据转换为数据集的任务称为特征工程. 例如,预测客户是否坚持订阅特定产品.这将 ...

在 6 月 22 日的北京智源大会上,美国西北大学教授 Jorge Nocedal 就非线性优化问题进行了十分细致的讲解. Jorge Nocedal 教授同时还是冯诺伊曼理论奖得主,美国国家工程院院 ...

ML之Validation:机器学习中模型验证方法的简介.代码实现.案例应用之详细攻略模型验证方法的简介 1.Hold-out验证后期更新-- 2.K-折交叉验证后期更新-- 3.自助重采样 r ...

ML之FE:特征工程中常用的五大数据集划分方法(特殊类型数据分割,如时间序列数据分割法)讲解及其代码特殊类型数据分割 5.1.时间序列数据分割TimeSeriesSplit class TimeSe ...

来源丨AI公园编辑丨极市平台极市导读 ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数.ML模型的性能与超参数直接相关.本文就"传统的手工调参.网格搜索.随机搜索.贝叶斯搜索&quo ...

机器学习译者:张峰 From:Datawhale 结构总览特征工程传统编程的关注点是代码.在机器学习项目中,关注点变成了特征表示.也就是说,开发者通过添加和改善特征来调整模型." ...

作者:萨沙本文章为萨沙原创,谢绝任何媒体转载库宾卡坦克博物馆是俄罗斯的国宝,里面有很多有趣的武器. 谢谢美女摄影师拍完了所有的照片,萨沙带大家看一看. 苏军坦克中的武大郎775工程导弹坦克:萨沙的 ...

机器学习中，有哪些特征选择的工程方法？