特征工程问题梳理

最新推荐文章于 2024-01-05 10:50:45 发布
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#java sprk #spark

特征工程与模型调优
langzhining的博客
05-28 2254
一. 数据选择/清洗/采样1. 数据选择 主要思考哪些数据对预测结果有用 是否可以采集到 线上实时计算时获取是否便捷 如做商品推荐可从：店家、商品、用户三个角度去思考 2. 数据格式化 确定数据存储格式，关联hive表和hdfs文件夹 3. 数据清洗 该过程会花掉大部分时间，但也会使我们对业务有更为深入的理解，数据的好坏决定一个算法模型的上限 主要操作有去除脏数据，如根据常识判断的不可信数据；补齐缺
特征工程流程梳理
mxg1022的博客
06-12 1851
使用sklearn做单机特征工程目录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 Filter　　　　3.1.1 方差选择法　　　　3.1.2 相关系数法　　...
【机器学习】特征工程梳理
m0_51933492的博客
04-19 349
一、特征工程 特征工程：从数据到变量，利用数据所在领域的相关知识构建特征，使机器学习算法发挥其最佳的过程 地位：数据和特征是上限，算法和训练时逼近这个上限 实质：连接原始数据与模型，一系列分析的”起手式“。有无特征工程，是区别实验室学习和现实世界机器学习的界限 主要内容： 结构化：将非结构化数据（文本，图像，语言，音乐）结构化 预处理：清洗数据，填补缺失值 变量加工：将数据变形成更适合预测的形态 特征选择： 基于理论/经验的 单变量评估 基于统计的多变量评估 基于机器学习的多变...
【推荐系统篇】--推荐系统之之特征工程部分---构建训练集流程
L先生AI课堂
03-26 1277

 一、前述 根据前文中架构，本文我们讨论线下部分构建训练集部分。因为我们离线部分模型的选择是逻辑回归，所以我们数据必须有x和y. 二、具体流程 1.从数据库中分离出我们需要的数据。     用户行为表（日志）    用户历史下载表       商品词表（商品的基本特征）   2.构建训练集中的关联特征 流程： 2.构建训练集中的基本特征   总结：注意特...
【特征工程】Hive特征工程数据处理常用命令记录
weixin_40714990的博客
08-23 764
（1）建表、查看表、删除表、向某个分区插入数据 create table if not exists table_name; desc table_name; drop table if exists table_name; insert into behavior_log_basic_100291674 partition(dt='20190705',ts='5') values ()...
数据挖掘之特征工程
weixin_44132035的博客
03-07 795
特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。 本文主要介绍做特征主要的过程，熟悉做数据挖掘中对数据做预处理的主要流程。 1数据采集 哪些数据对最后的结果预测有帮助？ 数据我们能够采集到吗？ 线上实时计算的时候获取是否快捷？ 2数据格式存储 3数据清洗 4数据采样 5单个特征处理 5.1特征处理之数值型 5.2特征处理之类别型 5.3特征处理之时间型...
用户特征工程.xmind
12-18
用户特征工程算法思维导图
对ML建模中的数据清洗、特征工程、数据增强、模型集成等方面内容做梳理_ML_Demo.zip
09-16
在这一过程中，数据清洗、特征工程、数据增强和模型集成是关键环节，它们直接关系到最终模型的性能和泛化能力。 数据清洗是整个机器学习流程的第一步，其重要性不容忽视。原始数据往往包含噪声、异常值、缺失值等，...
工程项目管理要点梳理.doc
最新发布
06-29
工程项目管理是一种系统的、综合的管理活动，涉及到特定性、整体性、不可逆性等多个特征，它要求工程项目管理者对工程的建设进行全过程和全面的管理，优化配置生产要素，实现项目的顺利完成和用户对优质产品的期待。...
系统架构师考试核心知识点梳理：系统工程与信息系统基础
04-10
本资源旨在为准备系统架构师软考的考生提供关于“系统工程与信息系统基础”方面的全面梳理，涵盖了从系统工程的基本概念到具体应用的多个方面。以下是该资源的主要内容概览： 系统工程概念 解释了什么是系统工程，...
Task3 特征工程
weixin_43496331的博客
04-20 754
智慧海洋竞赛实践 专题三 文章目录智慧海洋竞赛实践 专题三1. 特征工程概述1.1 特征构建1.2 特征提取和特征选择2. 数据预处理2.1 读入数据2.2 基本处理3. 基础特征3.1 距离计算3.2 时间划分3.3 速度划分3.4 方位划分3.5 描述性统计3.6 坐标与角度偏移指标计算3.7 分箱4. embedding特征4.1 简介4.2 使用场景4.3 Word2Vec4.4 NMF提取文本的主题分布 1. 特征工程概述 特征工程大体可分为3部分，特征构建、特征提取和特征选择。 1.1 特征
机器学习笔记---特征工程概述
zhouwenyuan1015的博客
03-30 512
1、询问一下大家对特征工程的理解？1）特征工程是做什么？ 利用专业背景提取一些对结果预测有用的信息。 2）特征工程的意义是什么？ 1）好的特征意味着更强的灵活度，（也许我组合几个规则就ok了） 2）以为着简单的模型就会有好的结果（LR+正则化就够了） 3）以为这更好的结果（特征刻画目标全面）2、互联网公司数据挖掘工程师做什么？猜想：1）
机器学习之特征工程
fenglepeng的博客
03-14 963
特征工程-概念 特征工程是一个面向十分广的概念，只要是在处理数据就可以认为是在做特征工程。个人理解，真正意义上的特征工程还是数据降维和数据升维的过程。 而前期对数据的处理过程： 需要哪些数据？ 数据如何存储？ 数据如何清洗？ 将这三步归纳到数据准备的过程。 1、需要哪些数据？ 根据领导提出的一个分析要求，我们需要构思自己需要哪些数据，这个时候我们要和企业中的运维人员进行沟通，看看运...
特征工程
weixin_37461330的博客
03-28 187
我们为什么要收集数据呢？因为有些问题需要靠数据找出答案。从数据到答案的路上，充满了错误的开始和死胡同，经常是有意栽花花不发，无心插柳柳成荫。数据处理工作流往往是对阶段的迭代过程。 数学模型：描述了数据不同部分之间的关系。 特征：原始数据的数值表示。 特征工程：是在给定数据、模型和任务的情况下设计出最合适的特征的过程。 特征的数量也非常重要，如果没有足够的有信心量的特征，那么模型将不能完成最...
【特征工程】Chp1 介绍
nemo的博客
03-03 769
机器学习使用数学模型对数据进行拟合来做预测或者帮助理解。模型以特征作为输入。特征是原始数据的一种数字表达，从数据到模型的中间过程，就是特征工程。特种工程是将原始数据提取出来，然后转换为适合机器学习模型的形式。这一步骤非常关键，优秀的特种工程可以有效的降低建模难度。虽然在建立一个ML流水线的时候，大部分时间都是用来做特种工程和数据清洗的，但是因为数据和模型的多样，很难泛化这一过程。尽管如此，本书会逐...
前端常用算法全解：特征梳理、复杂度比较、分类解读与示例展示
在这里，我乐于倾囊相授，分享我的技术心得、项目实战经验、技术技巧。希望能够惠及更多的开发者，助力大家在技术的海洋中扬帆远航。
01-05 1848
算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤，或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列，并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制，它能够对一定规范的输入在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
Hive总结篇及Hive的优化
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09-11 4万+
概述 Hive学习也有一段时间了，今天来对Hive进行一个总结，也是对自己的总结，作者还是个小白，有不对的地方请大家指出相互学习，共同进步。今天来谈一谈什么是Hive，产生背景，优势等一系列问题。 什么是Hive 老规矩：官网地址 Hive wiki. 先来谈谈自己的理解： 有些人可能会说Hive不就是写SQL的吗，那我们其实可以从另一个角度来理解:Hive很强大，只要写SQL就能解...
注册环保工程师考试大纲：基础科学知识梳理
注册环保工程师考试是一项重要的专业资格认证考试，旨在评估和确认候选人在环境工程领域的专业知识和技能。考试大纲涵盖了多个核心学科，以确保考生具备全面的理论基础和实践能力。以下是大纲的主要知识点： 一、...
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