sklearn机器学习笔记：数据预处理与特征工程 / 开普饭

本文将为你介绍实现特征缩放和特征归一化的方法. 1. 特征缩放在随机梯度下降(stochastic gradient descent)算法中,特征缩放有时能提高算法的收敛速度. 1.1 什么是特征缩 ...

6.3. Preprocessing data The sklearn.preprocessing package provides several common utility functions ...

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人.语言识别.图像识别.自然语言处理和专家系统等.人工智能从诞生以来 ...

Sklearn:sklearn.preprocessing之StandardScaler 的transform()函数和fit_transform()函数清晰讲解及其案例应用 sklearn.prep ...

sklearn:sklearn.preprocessing.StandardScaler函数的fit_transform.transform.inverse_transform简介.使用方法之详细攻略 ...

作者: 时晴说起'炼丹'最耗时的几件事,首先就能想到的就是数据清洗,特征工程,还有调参.特征工程真的是老生常谈了,但是特征工程又是最重要的一环,这一步做不好怎么调参也没用.在特征工程中,做特征缩放是 ...

ML之DataScience:基于机器学习处理数据科学(DataScience)任务(数据分析.特征工程.科学预测等)的简介.流程.案例应用执行详细攻略数据科学的任务(数据分析.特征工程.科学预测等 ...

作者:尘沙杰少.樱落.新峰.DOTA.谢嘉嘉特征工程--文本特征上半篇! 前言这是一个系列篇,后续我们会按照我们第一章中的框架进行更新,因为大家平时都较忙,不会定期更新,如有兴趣欢迎长期关注我们 ...

作者:尘沙杰少.樱落.新峰.DOTA.谢嘉嘉前言在之前的文章中,我们已经介绍过部分类别特征编码的内容,此处,我们将所有的内容进行整合为一个系列,我们不罗列过多的知识点,重点介绍在kaggle过往几 ...

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 ...

ML之FE:基于FE特征工程对RentListingInquries数据集进行预处理并导出为三种格式文件(csv格式/txt格式/libsvm稀疏txt格式)输出结果1.1.RentListingIn ...

ML之FE:对爬取的某平台二手房数据进行数据分析以及特征工程处理对爬取的某平台二手房数据进行数据分析以及特征工程处理 Crawl:利用bs4和requests爬取了国内顶级某房源平台(2020年7月 ...

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 ...

Interview:机器学习算法工程师求职九大必备技能之[数学基础.工程能力.特征工程.模型评估.优化算法.机器学习基本概念.经典机器学习模型.深度学习模型.业务与应用](建议收藏,持续更新) 相关文 ...

sklearn机器学习笔记：数据预处理与特征工程