sklearn做特征工程

最新推荐文章于 2022-04-29 15:21:11 发布
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博客主要围绕使用sklearn进行特征工程展开，sklearn是信息技术领域常用工具，在数据处理和机器学习中发挥重要作用，通过它可完成特征工程相关操作。
手把手教你用sklearn做特征工程
fuqiuai的博客
03-09 1万+
前言 博主最近参加了几个kaggle比赛，发现做特征工程是其中很重要的一部分，而sklearn是做特征工程（做模型调算法）最常用也是最好用的工具没有之一，因此将自己的一些经验做一个总结分享给大家，希望对大家有所帮助 目录 1. 什么是特征工程？ 2. 数据预处理 3. 特征选择 4. 降维 1. 什么是特征工程？ 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...
用机器学习神器sklearn做特征工程！
Datawhale
03-08 686
Datawhale干货作者：jasonfreak，编辑：数据STUDIO使用sklearn做特征工程特征工程是什么？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...
使用sklearn做特征工程
热门推荐
Oner.wv的专栏
05-06 1万+
1 特征工程是什么？ 　　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已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，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。通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面： 　　特征处理是特征工程的核心部分，sklearn提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理，特征选择，降维等。...
用sklearn做特征工程
Miracle8070
11-08 768
sklearn-feature-engineering 前言 最近参加AI比赛，发现做特征工程是其中很重要的一部分，而sklearn是做特征工程（做模型调算法）最常用也是最好用的工具没有之一，因此将学习到的知识分享处理。参考的下面这位老师的博客： https://blog.youkuaiyun.com/fuqiuai/article/details/79496005 1. 什么是特征工程？ 2. 数据预处理 ...
机器学习之带你用 sklearn 做特征工程及模型聚合，果断收藏
君莫笑的博客
04-29 1505
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已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，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。
sklearn的特征工程
Lee_Yu_Rui的博客
07-21 381
以下内容转自 https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html，感谢 1 特征工程是什么？ 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已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，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。通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面： 特征处理是特征工程的核心部分，sklearn提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理，特征选择，降维等。.
使用sklearn做单机特征工程
htbeker的博客
04-09 659
转自http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html目录1 特征工程是什么？2 数据预处理　　2.1 无量纲化　　　　2.1.1 标准化　　　　2.1.2 区间缩放法　　　　2.1.3 标准化与归一化的区别　　2.2 对定量特征二值化　　2.3 对定性特征哑编码　　2.4 缺失值计算　　2.5 数据变换　　2.6 回顾3 特征选择　　3.1 Filt...
结合sklearn进行特征工程
bylfsj的博客
02-27 938
1 前言 该篇博客主要涉及到sklearn.feature_selection 以及其他相关模型，主要介绍了如何利用sklearn进行...
精选资源
特征工程（sklearn）
01-27
在Python的科学计算库scikit-learn（sklearn）中，提供了丰富的工具支持特征工程的操作。 首先，特征工程的核心是特征处理。sklearn的preprocessing模块包含了多种数据预处理方法。例如，对于不同量纲的特征，可以...
使用sklearn进行特征工程实战
"特征工程是机器学习中至关重要的一环，主要涉及数据...特征工程是提升模型性能的关键步骤，sklearn提供了强大的工具集，使得特征处理变得高效且易于实施。理解并熟练运用这些工具，能有效提升机器学习项目的效果。
sklearn特征工程
10-29
sklearn的各种特征工程函数，包括归一化、缺失值处理、特征选择等，参考博客http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html
四阶动力学飞行编队的分析与模拟.zip
最新发布
11-29
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
SSE Conf大会分享-UTOO WASM：AI时代的浏览器原生极速研发套件
11-29
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社区信息发布与邻里互助系统源码.zip
11-29
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基于IWR1843DCA1000的FMCW-MIMO雷达系统实现：数据采集、点云人体追踪与生命体征检测技术研究
11-29
毫米波雷达系统工作在毫米波频段，通过发射与接收电磁波并解析回波信号，实现对目标的探测、定位及识别。相较于传统雷达技术，该系统在测量精度、环境抗干扰性及气象适应性方面表现更为优越。本研究聚焦于德州仪器开发的IWR1843DCA1000型号毫米波雷达，系统探究其在多模态数据采集与多样化应用场景中的技术路径及创新实践。 IWR1843DCA1000传感器为一款高度集成的毫米波探测设备，采用调频连续波技术与多输入多输出架构，可执行高精度目标测量及成像任务。研究过程中，团队对该设备的性能参数进行了全面评估，并在下列领域展开应用探索： 在数据采集环节，借助专用硬件接口连接雷达传感器，实现原始信号的高效捕获。团队研发了配套的数据采集程序，能够实时记录传感器输出并执行初步信号处理，为后续分析构建数据基础。 通过构建FMCW-MIMO雷达仿真平台，完整复现了雷达波的发射接收流程及信号处理机制。该仿真系统能够模拟目标运动状态及环境变量对雷达波形的影响，为系统性能验证与参数优化提供数字化实验环境。 基于高分辨率测距能力，结合目标检测与轨迹追踪算法，实现对人体运动模式的精确重构。通过点云数据的解析，为行为模式分析与场景理解提供多维信息支撑。 利用雷达回波信号的深度解析，生成表征人体空间分布的热力图像。该技术为复杂环境下的定位问题提供了直观可视化解决方案。 针对精细手势动作的识别需求，应用机器学习方法对雷达生成的点云序列进行特征提取与模式分类，建立手势动作的自动识别体系。 通过分析人体表面对毫米波信号的反射特性，开发非接触式生理参数监测方法，可有效检测呼吸韵律与心脏搏动频率等生命体征指标，为健康监护领域提供新的技术途径。 本研究的顺利开展，不仅深化了IWR1843DCA1000雷达系统的应用研究层次，同时为毫米波技术在多元领域的拓展应用建立了技术支撑体系。通过实证分析与仿真验证相结合的研究模式，该项目为行业应用提供了可靠的技术参照与实践范例，有力推动了毫米波雷达技术的产业化进程。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于DSMC算法的稀释气体模拟实现与案例研究
11-29
基于直接模拟蒙特卡洛（DSMC）方法的气体分子运动仿真工具，为微观尺度气体动力学研究提供数值计算支持。该计算工具通过统计方法模拟稀薄条件下气体粒子的运动轨迹与碰撞行为，适用于航空航天工程、微纳流体系统等存在低密度气体效应的技术领域。 为便于高等院校理工科专业开展数值仿真教学，开发者采用矩阵实验室（Matlab）平台构建了模块化仿真程序。该程序兼容多个Matlab发行版本（2014a/2019b/2024b），内置标准化案例数据集可实现开箱即用。程序架构采用参数化设计理念，关键物理参数均通过独立变量模块进行管理，支持用户根据具体工况调整分子数密度、边界条件和碰撞模型等参数。 代码实现遵循计算流体力学的最佳实践规范，主要特征包括：采用分层模块架构确保算法逻辑清晰，关键计算单元配备完整的物理注释，变量命名符合工程仿真惯例。这种设计既有利于初学者理解分子动力学模拟原理，也方便研究人员进行算法改进与功能拓展。 该教学工具主要面向计算机科学、电子工程、应用数学等专业的本科教学场景，可用于课程实验、综合设计项目及学位论文等学术活动。通过将抽象的气体动力学理论转化为可视化的数值实验，有效促进学生对统计物理与计算方法的融合理解。在工程应用层面，该工具能胜任微机电系统流场分析、高海拔空气动力学特性研究、纳米孔道气体输运等现象的定量评估。 随着微纳制造与空间技术的发展，稀薄气体仿真在半导体工艺优化、临近空间飞行器设计等前沿领域的应用价值日益凸显。本仿真工具通过提供可靠的数值实验平台，为相关领域的科研创新与人才培养提供技术支持。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
离线下载Windows安卓子系统[项目代码]
11-29
本文详细介绍了如何通过第三方工具离线下载Microsoft Corporation II Windows Subsystem for Android的安装包。首先需要访问Microsoft Store - Generation Project网站，输入产品ID链接并选择下载速度，生成下载链接后即可获取.msixbundle文件。此外，还提供了BlockMap文件和其他版本.msixbundle文件的下载链接。整个过程适用于无网络环境下的安装、系统重装或软件备份，同时强调了验证文件完整性的重要性。
ZYNQ7035高速ADC/DAC驱动实现[代码]
11-29
本项目详细介绍了如何利用ZYNQ7035 FPGA平台实现高速ADC和DAC的驱动。内容涵盖了硬件架构概述、高速数据流处理、编程接口应用等关键技术点。通过Verilog HDL编程语言，设计了包括时钟分频器、同步信号生成器和数据驱动模块在内的多个功能模块。项目还详细讲解了使用Vivado开发工具进行综合、仿真的流程，以及在硬件平台上进行测试和验证的步骤。该实现为无线通信、数据采集系统等应用提供了高效的解决方案，并为进一步研究高速数据处理的FPGA实现奠定了坚实基础。
出租车计价器Multisim仿真
11-29
本资源文件提供了一个基于Multisim的出租车计价器仿真设计。该仿真系统能够模拟出租车行驶的里程数进行计费，并具有里程显示、计费显示、里程单价显示等功能。系统设计考虑了起步价、里程单价和等候时间的计费规则，适用于学习和理解数字电路、模拟电路和人机交互的元素。 功能特点 里程计费：按出租车行驶的里程数进行计费。 里程显示：显示行驶的里程数（2位）。 计费显示：显示总费用（3位，带1位小数）。 里程单价显示：显示每公里的单价（2位，带1位小数）。 起步价：起步价为7元/3公里，超过3公里按1.4元/公里计价。 等候时间计费：等候时间按1.4元/10分钟计价。 芯片介绍 CD4511芯片：用于BCD到七段解码，将四位二进制编码的十进制数转换为对应的七段数码管显示输出。 40162芯片：作为四位二进制计数器，负责里程计算。 4013芯片：用作数据存储和处理的D触发器。 使用说明 下载并解压资源文件。 使用Multisim软件打开仿真文件。 根据仿真图进行操作，观察里程和计费的变化。
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