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搜索关键字:特征工程    ( 223个结果
机器学习系列(5)_从白富美相亲名单看特征选择与预处理(上)
讲机器学习为什么要讲相亲?被讨论群里的小伙伴催着相亲,哦不,催着讲特征工程紧啊。只是我们不太敢讲这么复杂高深的东西,毕竟工程实践的经验太复杂了,没有统一的好解释的理论,一般的教材讲这方面的内容不多。我们就打算以一个相亲的故事为例,串一些特征工程的内容。...
分类:其他好文   时间:2016-01-08 13:28:51    阅读次数:242
特征工程 vs. 特征提取
特征对数据挖掘和机器学习效果的重要性意味着特征工程的重要性,然而一般的特征工程也有其局限性,这时候特征提取可能更符合我们的需要。本文详细介绍了特征工程和特征提取如何发挥作用,供读者参考
分类:其他好文   时间:2015-09-16 12:37:34    阅读次数:179
《机器学习系统设计》之应用scikit-learn做文本分类(下)
前言:     本系列是在作者学习《机器学习系统设计》([美] WilliRichert)过程中的思考与实践,全书通过Python从数据处理,到特征工程,再到模型选择,把机器学习解决问题的过程一一呈现。书中设计的源代码和数据集已上传到我的资源:http://download.csdn.net/detail/solomon1558/8971649     第3章通过词袋模型+K均值聚类实现相关文...
分类:其他好文   时间:2015-08-15 16:38:33    阅读次数:283
《机器学习系统设计》之应用scikit-learn做文本分类(上)
前言:     本系列是在作者学习《机器学习系统设计》([美] WilliRichert)过程中的思考与实践,全书通过Python从数据处理,到特征工程,再到模型选择,把机器学习解决问题的过程一一呈现。书中设计的源代码和数据集已上传到我的资源:http://download.csdn.net/detail/solomon1558/8971649        第3章通过词袋模型+K均值聚类实现...
分类:其他好文   时间:2015-08-12 23:40:54    阅读次数:206
机器学习漫谈
机器学习漫谈             数据挖掘/机器学习项目一般包括四个关键部分,分别是,数据分析,特征工程,建立模型,验证。 1     数据分析          从广义上讲,数据分析包括数据收集,数据处理,数据清洗,探究性数据分析,建模和算法设计,数据可视化等等[1]。从狭义上讲,数据分析指的是探究性数据分析(EDA)。          所谓探索性数据分析(ExploratoryD...
分类:其他好文   时间:2015-08-12 21:53:11    阅读次数:263
《机器学习系统设计》之k-近邻分类算法
前言:     本系列是在作者学习《机器学习系统设计》([美] WilliRichert)过程中的思考与实践,全书通过Python从数据处理,到特征工程,再到模型选择,把机器学习解决问题的过程一一呈现。书中设计的源代码和数据集已上传到我的资源:http://download.csdn.net/detail/solomon1558/8971649        第2章通过在真实的Seeds数据集...
分类:编程语言   时间:2015-08-10 22:25:16    阅读次数:179
最近看到的“特征工程”相关文章,特汇总在一起方便浏览~
最近看到的“特征工程”相关文章,特汇总在一起方便浏览~对于搞数据的和玩深度学习的特征工程是不可少的一环,尤其是特征选择,好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。这里先上一篇总括《特征工程技术与方法》这篇文章详细梳理了特征工程所包含...
分类:其他好文   时间:2015-08-09 22:19:19    阅读次数:432
《机器学习系统设计》之数据理解和提炼
前言:     本系列是在作者学习《机器学习系统设计》([美] Willi Richert)过程中的思考与实践,全书通过Python从数据处理,到特征工程,再到模型选择,把机器学习解决问题的过程一一呈现。书中设计的源代码和数据集已上传到我的资源http://download.csdn.net/detail/solomon1558/8971649。        第1章通过一个简单的例子介绍机器...
分类:其他好文   时间:2015-08-09 09:32:45    阅读次数:138
【特征工程】特征工程技术与方法
引言在之前学习机器学习技术中,很少关注特征工程(Feature Engineering),然而,单纯学习机器学习的算法流程,可能仍然不会使用这些算法,尤其是应用到实际问题的时候,常常不知道怎么提取特征来建模。 特征是机器学习系统的原材料,对最终模型的影响是毋庸置疑的。特征工程的重要意义数据特征会直接影响你使用的预测模型和实现的预测结果。准备和选择的特征越好,则实现的结果越好。 影响预测结果好坏的...
分类:其他好文   时间:2015-07-31 16:13:59    阅读次数:287
人肉工程在机器学习实践中的作用
关于人肉工程,包括业务知识、领域知识,经验等,在实际的机器学习问题中的应用,是一个屡见不鲜的话题,典型的有苦逼的数据清洗、人肉特征工程等。大家都想把尽可能多的过程由机器自动完成,但是目前的状态是,大部分机器学习问题中,最困难也最重要的部分,还是依靠人的经验来生成特征。那么人的经验为什么重要,能否用机...
分类:其他好文   时间:2015-07-29 10:13:07    阅读次数:122
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