特征挖掘总结

最新推荐文章于 2024-03-25 11:03:56 发布
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博客提及了用户、商品和上下文等关键信息，这些元素在信息技术领域尤其是机器学习等方面可能有着重要关联，可用于分析用户行为、商品推荐等场景。

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用户、商品、上下文

 

特征挖掘（一）：问题与方法总结
科研学习笔记！
04-15 1929
（一）维数灾难（Curse of dimensionality） 维数灾难就是说当样本的维数增加时，若要保持与低维情形下相同的样本密度，所需要的样本数指数型增长。从下面的图可以直观体会一下。当维度很大样本数量少时，无法通过它们学习到有价值的知识；所以需要降维，一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示，增加样本的密度；另一方面也可以达到去噪的目的。 有两种办法试图克服这个问题：首先是特征提取（Feature extraction），通过组合现有特征来达到降维的目的；然后是特征...
DGA特征挖掘
djph26741的博客
10-09 1000
摘自：https://paper.seebug.org/papers/Archive/drops2/%E7%94%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%AF%86%E5%88%AB%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E7%94%9F%E6%88%90%E7%9A%84C%26amp%3BC%E5%9F%9F%E5%90%8D.html 0...
（三）特征挖掘
weixin_30906701的博客
06-11 626
（三）特征挖掘 特征挖掘的框架 频繁特征挖掘基本概念 1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.关联规则： 购物篮问题：电脑-->反病毒软件[支持度support=2%, 置信读confidence=60%]，表示所有交易数据中有2%的记录在购买了电脑与反病毒软件被同时购买，而所有购买了电脑的用户中，有60%的用户...
数据挖掘-特征工程（特征挖掘）
u012155582的专栏
03-25 7138
什么是好？好的特征代表了灵活性、更简单的模型和更好的结果，不相关的特征则会影响模型的泛化性。因此特征选择和特征工程并非是互相排斥的，而是相辅相成的。有效的特征工程能够帮助我们提炼数据的代表。接着问题就来了，什么才是好的代表？代表的好坏取决于里面所包含信息的好坏。熵（Entropy，熵值越高，数据中所包含的信息越多），方差（Variance，方差越大，数据中所包含的信息越多），更好的分离映射（Pro...
数据挖掘特征工程
laozhujie的博客
03-28 227
3.1 特征工程目标 对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理 完成对于特征工程的分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结并打卡。 3.2 内容介绍 常见的特征工程包括： 异常处理： 通过箱线图（或 3-Sigma）分析删除异常值； BOX-COX 转换（处理有偏分布）； 长尾截断； 特征归一化/标准化： 标准化（转换为标准正态分布）； 归一化（抓换到 [0,1] 区间）； 针对幂律分布，可以采...
常用数据挖掘算法总结及Python实现.pdf
03-10
朴素贝叶斯分类利用贝叶斯定理和特征条件独立假设进行分类。Logistic回归用于二分类问题，SVM（支持向量机）通过构造最大边距超平面实现分类，适合处理小样本高维数据。集成学习如随机森林和AdaBoost，通过组合多个...
山东大学软件学院数据挖掘期末总结
12-25
山东大学软件学院数据挖掘期末总结 数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息的过程。数据挖掘的基本步骤包括：明确目的和思路、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和报告撰写。其中，数据处理是一个非常重要...
数据挖掘中的时序特征提取方法
06-26
总结来说，特征提取在数据挖掘中的时序数据分类任务中占据了核心地位。通过对时序数据进行有效的特征提取，不仅能够帮助分类器更好地理解数据特征，而且能够提升分类任务的准确性和效率。随着数据挖掘技术的不断发展...
站点挖掘总结
03-30
本文所研究的Web信息挖掘方法，包括了主题描述特征、网页特征以及链接特征的分析理论，这些理论为Web挖掘提供了坚实的基础。在结构挖掘方面，提出了利用三元组描述URL，并构建URL层次树的方法，这种方法能够智能地...
数据挖掘：特征工程——特征提取与选择
热门推荐
AvenueCyy的博客
02-25 1万+
数据挖掘：特征工程——特征降维与选择 特征的处理和构建已经在上一篇特征处理和构建文章中有所总结。接来下对特征降维和选择进行说明。 一、什么是特征降维与特征选择？ 一般经过特征处理和生成后，会产生大量的特征，而这些特征中有的特征是很重要的，但不是每一项特征都对模型有用，因此，要将这类没用的特征剔除掉。所以，特征降维与特征选择的主要目的就是为了剔除无用的特征。 之前一直有个疑惑，既然特征降维与特征选择...
数据挖掘特征选择
01-07
数据挖掘，大数据入门读品，特征选择，其中有特征选择方法，降维等
论文研究-图像纹理特征挖掘.pdf
07-22
借助数据挖掘方法在图像中的应用，提出了一种利用图像降阶结合基元模式匹配对纹理特征进行挖掘的新思路。采用关联规则挖掘算法对图像纹理的频繁模式进行挖掘，通过联合关联规则来表达纹理。实验结果显示，挖掘出的关联规则不仅能够表达规则纹理，而且能够较好地表达随机纹理。
数据挖掘之特征工程（笔记）
H2OSIR的博客
02-28 4668
特征工程 在介绍特征工程之前，我们先看两张图。 图一是基本的数据挖掘场景 图二是特征工程的常见方法和步骤 特征工程（Feature Engineering）是数据挖掘模型开发中最耗时、最重要的一步。这里简单介绍笔者在模型开发中所总结的一些方法。 特征也就是我们常常说的变量/自变量，一般分为三类： 连续型 无序类别（离散）型 有序类别（离散）型 特征工程（Feature E...
【数据挖掘】特征工程全过程
alicelmx的博客
11-12 939
特征工程
特征工程资料整理，如何从数据中挖掘特征
SeafyLiang的博客
12-29 898
数据的表达就是原始数据经过clean and transformer得到features的过程，即为特征工程。
数据挖掘的特征介绍和处理方法介绍
一曲无痕奈何
08-12 962
一、特征工程 二、数据清洗： 1、数据样本抽样 2、异常值（空值）处理 在特征预处理的过程中，进行数据标注是非常重要的，比如我们想要预测明天下雨不下雨，那么这个时候我们得到的数据中，需要对关于我们预测的结果的数据进行标注，也就是下雨不下雨进行标注。 上图是一个hr的人力资源的分析图，...
数据挖掘：特征工程——特征处理与特征生成
AvenueCyy的博客
02-24 1万+
数据挖掘：特征工程——特征处理与特征构建 这里贴一张网上特征工程的流程，供大家学习。 一、什么是特征工程 特征工程：其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。。就是获取更好的训练数据。主要有两个方面： 获取更好的数据 使机器学习算法达到最优 二、特征工程处理的意义 有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而...
特征挖掘（二）：连续特征离散化方法
科研学习笔记！
04-12 1489
1定义： 首先from wiki给出一个标准的连续特征离散化的定义： 在统计和机器学习中，离散化是指将连续属性，特征或变量转换或划分为离散或标称属性/特征/变量/间隔的过程。这在创建概率质量函数时非常有用 - 正式地，在密度估计中。它是一种离散化的形式，也可以是分组，如制作直方图。每当连续数据离散化时，总会存在一定程度的离散化误差。目标是将数量减少到手头的建模目的可忽略不计的水平。 2.当前状态current status 早期，诸如等宽(equal-width)，等频(equal-frequen
零基础入门数据挖掘系列之「特征工程」
最新发布
gangyikeji的博客
03-25 1500
对于数据挖掘项目，本文将学习应该从哪些角度做特征工程？从哪些角度做数据清洗，如何对特征进行增删，如何使用PCA降维技术等。
数据挖掘算法总结与Python实践
以下是一些常用数据挖掘算法的总结及其在Python中的实现方式。 1. 决策树（Decision Trees） 决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它将数据集的特征进行分割，形成树状结构，直至每个分支都代表了同一个...
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