特征列

最新推荐文章于 2023-03-29 21:09:21 发布
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分类专栏： 深度学习
tensorflow2.x学习笔记二十六：特征列feature_column
耐心的小黑的博客
04-14 2953
特征列feature_column 特征列 通常用于对结构化数据实施特征工程时候使用，图像或者文本数据一般不会用到特征列。 一，特征列用法概述 使用特征列可以将类别特征转换为one-hot编码特征，将连续特征构建分桶特征，以及对多个特征生成交叉特征等等。 要创建特征列，请调用 tf.feature_column模块的函数。该模块中常用的九个函数如下图所示，所有九个函数都会返回一个 Cate...
第三章：新版tensorflow入门，处理特征列
amao1998的博客
05-04 3417
1、概述特征列是原始数据与模型之间进行链接的桥梁。一般来说，人工智能的本质是要进行权重与偏置的运算用来确定模型的形态。在使用之前的tensorflow版本时，都需要预先将数据进行类型、分布的处理，才能被人工智能模型所使用。而特征列的出现则使得数据处理的工作变得简单的多。2、特征列的作用特征列主要解决对用户数据进行预处理与特征化的处理，这种技术的出现主要是原始输入数据的多样性。如下图所示，您可以通过...
特性、属性、字段
weixin_30639719的博客
04-29 173
CTS通用类型系统(Commom Type System) CLS通用语言规范(Commom Language Specification) CTS和CLS是CLR的核心。 .Net会通过编译器把代码编译成.NET CLR能认识的metaData和IL代码 特性(Atrribute):是用于在运行时传递程序中各种元素(比如类、方法、结构、枚举、组件等)的行为信息的声明性标签。可以通过使用特...
Label的设计以及特征列
竭尽全力的专栏
01-07 2276
对于监督学习内容，标签(label)是一个很重要的内容。有了数据(Data)和标签(Labels)，就可以利用监督学习通用框架进行建模了。 1、标签的类型 (1)单列0-1值(二分类问题，一个样本只属于一类并且一共只有两类） (2)单列连续值（单回归问题，要预测的值只有一个） (3)多列0-1值（多分类问题，同样是一个样本只属于一类但是一共有多类） (4)多列连续值(多回归问题，能够预测
TensorFlow学习（3）特征列的学习
La0sj的博客
05-25 1万+
因为比较菜，所以记录在保证没有歧义和准确的前提下尽量的口语化。 参考文章：https://www.tensorflow.org/get_started/premade_estimators 什么叫特征列 我们可以肤浅的将机器学习模型理解成一个算法函数，算法的本质中有几个特性：其中一个是要求必须要有输入参数（装逼的说法叫刺激），然后需要有一个输出。这里输出的参数就是特征，输出就是预...
基于TensorFlow的CSV数据加载与预处理工具库_支持特征列标签列映射转换扁平化处理数据分割与洗牌_用于机器学习项目快速构建输入数据集_TypeScript实现轻量级高性能1.zip
最新发布
08-18
基于TensorFlow的CSV数据加载与预处理工具库_支持特征列标签列映射转换扁平化处理数据分割与洗牌_用于机器学习项目快速构建输入数据集_TypeScript实现轻量级高性能1.zip
特征列求解的改进并行算法
02-24
特征列求解的改进并行算法
偏微分方程(组)完全对称分类微分特征列集算法 (2009年)
06-13
给出了一个确定含参数偏微分方程(组)的完全对称分类微分特征列集算法 ,该算法能够直接、系统地确定偏微分方程(组)的完全对称分类? 用给出的算法获得了含任意函数类参数的线性和非线性波动方程完全势对称分类? 这也是...
字段，属性，特性的辨析
weixin_44055272的博客
12-14 887
字段，属性，特性简单辨析 字段 1.概念：存在于类内部的函数外部的变量 2.注意事项：通常把他们声明为private，然后写两个函数对他们进行存取。 3.实例：通过两个方法对age的读取做了限制 class Test { private int age; public int GetAge() { return a...
通过网页中的 6 个特征字段检测钓鱼网站
2301_77157449的博客
03-29 631
导语：你可能会认为钓鱼网站很难检测和跟踪，但实际上，许多钓鱼网站都包含唯一标识它们的HTML片段。你可能会认为钓鱼网站很难检测和跟踪，但实际上，许多钓鱼网站都包含唯一标识它们的HTML片段。本文就以英国皇家邮政(Royal Mail)钓鱼网站为例来进行说明，它们都包含字符串css_4WjozGK8ccMNs2W9MfwvMVZNPzpmiyysOUq4_0NulQo。
特征选择和特征提取
weixin_34306593的博客
10-18 1182
参考文献1：PCA的数学原理（讲得极好） 参考文献2：《机器学习导论》 题外话：　　 　　上次，参加国内业界最牛逼之一的格林深瞳的笔试和面试，没想到竟然都通过了。高兴之余，实际上，还有很长的路要走。 　　说实话，也是有点幸运，出了很多毕设相关的视觉知识。毕设做得很认真，然后面试时，我自然和面试的那位年轻小伙讲得滔滔不绝。但是第二关是相关的机器学习和深度学习的知识。机器学习我能答上，深...
杨桃的Python机器学习2——标签和特征
yty_7的专栏
03-21 1万+
本人优快云博客专栏：https://blog.youkuaiyun.com/yty_7 Github地址：https://github.com/yot777/ 好了，机器学习进入正题了，我们从大家身边的实例开始讲起。 什么是标签 标签，通俗的讲是对某人某事物的凭经验的分类。 大家都知道，人有高矮胖瘦之分，那么高是怎样定义出来的呢？ 我查了一下，“高”在字典里的解释是：从下向上距离大；离地...
《视觉SLAM十四讲》特征点知识图谱总结
weixin_41855010的博客
10-21 986
SLAM中有很多英文缩写的概念（acronym），第一次接触的时候会比较抽象，下面就对特征点部分的名词进行总结，方便之后的复习： 一、特征点（FeaturePoint） 可以理解成图像中有特点的点，容易被人或机器识别出来，比如角点、边缘、区块等等，下图总结了特征点的分类情况； 特征点包含关键点和描述子两种信息，关键点记录了这个点在图像中的位置，描述子则通过把这个点的更多信息（比如方向、大小等等）记录到一个向量当中。 二、人工特征点 研究人员设计了许多更加稳定的图像特征，SIFT、ORB和SURF是其中比
聊聊「数据库」中的关键字—字段、属性、列、元组、记录、表、主键、外键
热门推荐
weixin_42862555的博客
11-23 1万+
一、字段：某一个事物的一个特征，或者说是属性 在我们学vb时，总是用到控件的各种属性，比如name属性、captain属性、width属性等属性。类似，在这里的某一个字段就是对“员工“控件中的属性。 二、记录（元组）：事物特征的组合，可以描述一个具体的事物。 在vb中当我们将一个控件的所有的属性都设置好后，我们就可以对整个控件的样子有个一详细的了解。在数据库中也是这样，当我们在完成一条记录以后，一个员工的详细信息也就清楚了。元组是记录的另个一称呼。 三、表：记录的组合 表示同一类事物的组合 表，相当于具有相
【推荐】由浅入深学FI—获利能力分析
少年休闲海
12-23 7079
SAP FI入门推荐好书高林旭老师的《由浅入深学习SAP财务》，下面节选一节《获利能力分析》整理后分享给大家，本书对流程以及细节配置把控的非常到位，不管新手还是老顾问，都是不错的工具书，强烈推荐！！！ 获利能力分析 企业财务部门的成本管理人员不仅仅担负着为企业核算成本、最终协助总账会计出具资产负债表、损益表的职责，还要协助企业分析盈利情况。例如，哪些产品（或客户、销售人员）对盈利贡献最高，本月盈利偏高（或偏低）是什么原因造成的等等。这就是获利分析。 在SAP中，获利分析（PA）模块是控制模块的二级
查询某一个特征(字段)的取值种类有多少(去重）
wangwangstone的博客
01-15 8279
hive sql 中，查询某个字段的取值总共有多少个类别，只需要count一下即可，但需要注意加distinct. 如查询表中符合条件的uuid总共有多少个类别（独立不重复的uuid 有多少） -- 独立的uuid总数 select count(distinct(uuid)) from bigTable0111zw where cre_mod in ('tianyi_npagev', 'tianyi_nspagev') and sni_info='7' ; -- 结果输出 5993 distin
Spark Mllib里如何将数值特征字段用StandardScaler进行标准化（图文详解）
weixin_34198453的博客
03-26 253
　　首先，要明白为什么有时候，数值特征字段需要进行标准化？ 　　答：因为，当我们若用回归分析算法时，必须将数值特征字段进行标准化，这是因为数值特征字段单位不同，数字差异很大，所以无法彼此比较，这时，就需要使用标准化，使得数值特征字段具有共同的标准。 　　加入数据标准化 withMean = false 本文转自大数据躺过的坑博客园...
对于ASR流程的理解
Xwei1226的博客
05-02 5861
训练声学模型(ＡＭ)的概念在钻研脚本之前,理解训练声学模型的基本过程很重要。考虑听众和本教程的目的，这部分主要关注处理的流程而不是计算。处理的流程分解如下:1)获得语音数据的文本标注为了更准确地对齐，一句话(句子)的开始和结束时间有用但是不必要。术语解释：utterance(句子)à在口语分析中，句子是最小的单位，它是一个以明确的停顿开始和结束的连续讲话。 2)格式化标注为Kaldi需要的格式在声...
什么是特征列，什么是标签列
05-29
### Spark MLlib 中随机森林算法的特征列和标签列定义 在 Spark MLlib 的随机森林算法中，**特征列**和**标签列**是模型训练和预测的核心组成部分。以下是它们的具体含义及作用： #### 特征列（Features Column） 特征列是指包含用于训练模型的所有输入变量的数据列。这些变量可以是数值型、类别型或二进制型。在 Spark MLlib 中，特征列通常需要被转换为一个向量形式，以便于算法处理。例如，假设我们有一个销售数据集，其中包含时间、地点和促销活动等特征，则可以通过 `VectorAssembler` 将这些特征合并为一个向量列[^1]。 ```python from pyspark.ml.feature import VectorAssembler # 假设数据集中有以下特征列：time, location, promotion assembler = VectorAssembler(inputCols=["time", "location", "promotion"], outputCol="features") data_with_features = assembler.transform(data) ``` 特征列的作用是为模型提供输入数据，使得模型能够根据这些特征学习到数据的潜在模式并进行预测。 #### 标签列（Label Column） 标签列是指目标变量所在的列，它是模型试图预测的值。在回归任务中，标签列通常是连续数值；而在分类任务中，标签列则表示离散的类别标签。例如，在销量预测问题中，标签列可能表示实际的销量值。 ```python # 将目标变量重命名为 label 列 data_final = data_with_features.withColumnRenamed("sales", "label") ``` 标签列的作用是作为模型训练的目标，帮助模型调整参数以最小化预测值与真实值之间的误差。 #### 随机森林中的特征列和标签列 在随机森林算法中，特征列和标签列共同决定了模型的学习过程。随机森林通过构建多棵决策树来对数据进行划分，并利用特征列的不同组合生成多样化的子模型。最终，所有子模型的结果会被汇总以生成最终的预测结果[^2]。 ```python from pyspark.ml.regression import RandomForestRegressor # 定义随机森林回归模型 rf = RandomForestRegressor(featuresCol="features", labelCol="label", numTrees=100, maxDepth=5) # 训练模型 model = rf.fit(data_final) ``` #### 数据预处理 为了确保随机森林模型的有效性，通常需要对数据进行预处理。例如，对于类别型特征，可以使用 `StringIndexer` 或 `OneHotEncoder` 进行编码[^3]。此外，还需要处理缺失值和异常值，以避免对模型性能产生负面影响。 ---
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