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序列下文：机器学习终极指南：特征工程（02/2） — 第 -2 部分-CSDN博客
欢迎来到“机器学习终极指南”的第二部分。在第一部分中，我们讨论了探索性数据分析 （EDA），这是机器学习管道中的关键步骤。在这一部分中，我们将深入研究特征工程，这是机器学习过程的另一个重要方面。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-653224.html
特征工程是将原始数据转换为有意义的特征的过程&文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-653224.html
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目录 特征预处理 1、简述 2、内容 3、归一化 3.1、鲁棒性 3.2、存在的问题 4、标准化 ⭐所属专栏：人工智能 文中提到的代码如有需要可以私信我发给你😊 什么是特征预处理：scikit-learn的解释： provides several common utility functions and transformer classes to change raw feature vectors into a r
目录 1、简介 2、⭐为什么需要特征工程 3、特征抽取 3.1、简介 3.2、特征提取主要内容 3.3、字典特征提取 3.4、\\\"one-hot\\\"编码 3.5、文本特征提取 3.5.1、英文文本 3.5.2、结巴分词 3.5.3、中文文本 3.5.4、Tf-idf ⭐所属专栏：人工智能 文中提到的代码如有需要可以私信我发给你噢😊 特
「作者主页」： 士别三日wyx 「作者简介」： CSDN top100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者 「推荐专栏」： 对网络安全感兴趣的小伙伴可以关注专栏《网络安全入门到精通》 对 「文本」 进行特征提取时，一般会用 「单词」 作为特征，即特征词。
监督学习：输入数据有特征有标签，即有标准答案 分类：k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络 回归：线性回归、岭回归 标注：隐马尔可夫模型 (不做要求) 无监督学习：输入数据有特征无标签，即无标准答案 聚类：k-means 特征工程是将原始数据
机器学习特征工程是指在机器学习任务中对原始数据进行转换、提取和选择，以创建更有效、更具有表征能力的特征的过程。良好的特征工程可以显著提升模型的性能，并帮助解决数据中存在的各种问题。 以下是一些常见的机器学习特征工程技术：
一、什么是特征降维 降维是指在某些限定条件下，降低随机变量（特征）个数，得到一组“不相关”主变量的过程 1、降维 降低维度 ndarry 维数：嵌套的层数 0维：标量，具体的数0 1 2 3... 1维：向量 2维：矩阵 3维：多个二维数组嵌套 n维：继续嵌套
在传统的软件工程中，核心是代码，然而，在机器学习项目中，重点则是特征——也就是说，开发人员优化模型的方法之一是增加和改进其输入特征。很多时候，优化特征比优化模型带来的增益要大得多。 笔者曾经参与过一个“商品推荐”的项目，在项目中，笔者发现商品的
1.1 什么是特征 数值特征（连续特征）、文本特征（离散特征） 1.2 特征的种类 1.3 特征工程 特征是机器学习可疑直接使用的，模型和特征之间是一个循环过程； 实际上特征工程就是将原始数据处理成机器学习可以直接使用数据的过程； 特征工程，降噪、将特征转化为数字
对于机器学习特征工程的知识，你是怎样理解“特征” 在机器学习中，特征（Feature）是指从原始数据中提取出来的、用于训练和测试机器学习模型的各种属性、变量或特点。特征可以是任何类型的数据，例如数字、文本、图像、音频等等。 特征工程是机器学习中非常重要的
特征工程就是将原始数据空间映射到新的特征向量空间，使得在新的特征空间中，模型能够更好地学习数据中的规律。如果特征工程做的足够好，即使是简单的模型，也能表现出非常好的效果。而复杂的模型可以在一定程度上减少特征工程的工作量。例如，对于线性模型，我
