[百面机器学习]特征工程QA

最新推荐文章于 2024-09-07 10:06:44 发布
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本文探讨了特征工程的重要性，包括数值类型归一化的原因、类别特征处理方法、组合特征的形成与应用，以及文本和图像模型的选择与优化策略。针对文本模型，介绍了词袋模型、主题模型和词嵌入模型的优缺点。对于图像分类，提出了数据增强和模型简化等解决数据不足的方法。

目录

1、为什么需要对数值类型进行归一化

2、如何处理类别特征

3、什么是组合特征，如何处理高维组合特征

4、怎么样有效找到特征组合

5、文本模型有哪些，各有什么优缺点

6、如何缓解图像分类任务中数据不足的问题

7、W2V是如何工作的，和阴狄利克雷模型有什么区别和联系？

1、为什么需要对数值类型进行归一化

对梯度下降有很大的影响。

2、如何处理类别特征

1）序号编码 2）One_Hot编码 3）二进制编码

3、什么是组合特征，如何处理高维组合特征

就是将两个不同的类别特征组合在一起形成了新的特征。

4、怎么样有效找到特征组合

使用梯度决策树建立。

5、文本模型有哪些，各有什么优缺点

1）词袋模型和N-Gram模型

2）主题模型

3）词嵌入模型

6、如何缓解图像分类任务中数据不足的问题

1）训练数据不足时，容易带来过拟合的问题。应对方式有：1 简化模型；2 扩充数据；

2）当图像数据不足时，可以通过对于图像进行变换来扩充数据。常见的方法有

1 图像颜色修改 2图像性质修改 3 图像形状修改 4添加适当的噪音

7、W2V是如何工作的，和阴狄利克雷模型有什么区别和联系？

分为CBOW和SK-GRAM，区别在于一个是基于概率图的主题模型，另一个是基于浅层神经网络的词嵌入

 

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