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特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF相关推荐

  1. 机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化:数据标准化(StandardScaler)

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  2. 机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化:最小最大缩放(MinMaxScaler)

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  3. 机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化:最大绝对值缩放(MaxAbsScaler)

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  4. AI基础:特征工程-文本特征处理

    0.导语 特征工程到底是什么呢?顾名思义,其本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用. 在此之前,我已经写了以下几篇AI基础的快速入门,本篇文章讲解特征工程基础第三部 ...

  5. AI基础:特征工程-数字特征处理

    0.导语 特征工程到底是什么呢?顾名思义,其本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用. 在此之前,我已经写了以下几篇AI基础的快速入门,本篇文章讲解特征工程基础第二部 ...

  6. ML之FE:利用FE特征工程(单个特征及其与标签关系的可视化)对RentListingInquries(Kaggle竞赛)数据集实现房屋感兴趣程度的多分类预测

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  7. 【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 ...

  8. 机器学习项目实战-能源利用率 Part-3(特征工程与特征筛选)

    博主前期相关的博客可见下: 机器学习项目实战-能源利用率 Part-1(数据清洗) 机器学习项目实战-能源利用率 Part-2(探索性数据分析) 这部分进行的特征工程与特征筛选. 三 特征工程与特征筛 ...

  9. ML之FE:数据处理—特征工程之特征三化(标准化【四大数据类型(数值型/类别型/字符串型/时间型)】、归一化、向量化)简介、代码实现、案例应用之详细攻略

    ML之FE:数据处理-特征工程之特征三化(标准化[四大数据类型(数值型/类别型/字符串型/时间型)].归一化.向量化)简介.代码实现.案例应用之详细攻略 目录 真正意义的标准化与归一化 1.标准化/Z ...

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