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  機(jī)器學(xué)習(xí)：特征工程之特征預(yù)處理

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  2024年02月12日

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  機(jī)器學(xué)習(xí)重要內(nèi)容：特征工程之特征抽取

  目錄 1、簡(jiǎn)介 2、?為什么需要特征工程 3、特征抽取 3.1、簡(jiǎn)介 3.2、特征提取主要內(nèi)容 3.3、字典特征提取 3.4、\\\"one-hot\\\"編碼 3.5、文本特征提取 3.5.1、英文文本 3.5.2、結(jié)巴分詞 3.5.3、中文文本 3.5.4、Tf-idf ?所屬專欄：人工智能 文中提到的代碼如有需要可以私信我發(fā)給你噢?? 特

  2024年02月12日

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• 【機(jī)器學(xué)習(xí)】特征工程 - 文本特征提取TfidfVectorizer

  「作者主頁(yè)」： 士別三日wyx 「作者簡(jiǎn)介」： CSDN top100、阿里云博客專家、華為云享專家、網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作者 「推薦專欄」： 對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全感興趣的小伙伴可以關(guān)注專欄《網(wǎng)絡(luò)安全入門到精通》 對(duì) 「文本」 進(jìn)行特征提取時(shí)，一般會(huì)用 「單詞」 作為特征，即特征詞。

  2024年02月12日

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  python機(jī)器學(xué)習(xí)——機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)概念 & 特征工程

  監(jiān)督學(xué)習(xí)：輸入數(shù)據(jù)有特征有標(biāo)簽，即有標(biāo)準(zhǔn)答案 分類：k-近鄰算法、貝葉斯分類、決策樹(shù)與隨機(jī)森林、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 回歸：線性回歸、嶺回歸 標(biāo)注：隱馬爾可夫模型 (不做要求) 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：輸入數(shù)據(jù)有特征無(wú)標(biāo)簽，即無(wú)標(biāo)準(zhǔn)答案 聚類：k-means 特征工程是將原始數(shù)據(jù)

  2024年02月11日

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• 機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程學(xué)習(xí)筆記（一）

  ????????機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程是指在機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、提取和選擇，以創(chuàng)建更有效、更具有表征能力的特征的過(guò)程。良好的特征工程可以顯著提升模型的性能，并幫助解決數(shù)據(jù)中存在的各種問(wèn)題。 ????????以下是一些常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程技術(shù)：

  2024年02月11日

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  機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)之《特征工程（4）—特征降維》

  一、什么是特征降維 降維是指在某些限定條件下，降低隨機(jī)變量（特征）個(gè)數(shù)，得到一組“不相關(guān)”主變量的過(guò)程 1、降維 降低維度 ndarry ? ? 維數(shù)：嵌套的層數(shù) ? ? 0維：標(biāo)量，具體的數(shù)0 1 2 3... ? ? 1維：向量 ? ? 2維：矩陣 ? ? 3維：多個(gè)二維數(shù)組嵌套 ? ? n維：繼續(xù)嵌套

  2024年02月13日

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• 機(jī)器學(xué)習(xí)7：特征工程

  在傳統(tǒng)的軟件工程中，核心是代碼，然而，在機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，重點(diǎn)則是特征——也就是說(shuō)，開(kāi)發(fā)人員優(yōu)化模型的方法之一是增加和改進(jìn)其輸入特征。很多時(shí)候，優(yōu)化特征比優(yōu)化模型帶來(lái)的增益要大得多。 筆者曾經(jīng)參與過(guò)一個(gè)“商品推薦”的項(xiàng)目，在項(xiàng)目中，筆者發(fā)現(xiàn)商品的

  2024年02月11日

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  機(jī)器學(xué)習(xí) 特征工程

  特征工程就是將原始數(shù)據(jù)空間映射到新的特征向量空間，使得在新的特征空間中，模型能夠更好地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的規(guī)律。如果特征工程做的足夠好，即使是簡(jiǎn)單的模型，也能表現(xiàn)出非常好的效果。而復(fù)雜的模型可以在一定程度上減少特征工程的工作量。例如，對(duì)于線性模型，我

  2023年04月19日

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  機(jī)器學(xué)習(xí)-特征工程

  1.1 什么是特征 數(shù)值特征（連續(xù)特征）、文本特征（離散特征） 1.2 特征的種類 ?1.3 特征工程 特征是機(jī)器學(xué)習(xí)可疑直接使用的，模型和特征之間是一個(gè)循環(huán)過(guò)程； 實(shí)際上特征工程就是將原始數(shù)據(jù)處理成機(jī)器學(xué)習(xí)可以直接使用數(shù)據(jù)的過(guò)程； 特征工程，降噪、將特征轉(zhuǎn)化為數(shù)字

  2024年02月06日

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• 機(jī)器學(xué)習(xí)——特征工程

  對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程的知識(shí)，你是怎樣理解“特征” 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征（Feature）是指從原始數(shù)據(jù)中提取出來(lái)的、用于訓(xùn)練和測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型的各種屬性、變量或特點(diǎn)。特征可以是任何類型的數(shù)據(jù)，例如數(shù)字、文本、圖像、音頻等等。 特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中非常重要的

  2024年02月05日

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