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机器学习知识总结系列- 基本概念（1-0）
文章目录目录 1. 机器学习的定义 2. 机器学习的分类 2.1根据是否在人类监督下进行训练监督学习非监督学习半监督学习强化学习 2.2根据是否可以动态渐进的学习在线学习批量学习 2.3 ...
机器学习（一）特征工程基本流程
前言特征是数据中抽取出来的对结果预测有用的信息,可以是文本或者数据.特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据,使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程.过程包含了特征提取.特征构建.特征选择等 ...
【机器学习】4、特征工程
文章目录一.特征工程二.数据与特征处理 2.1 数据采集 2.2 数据格式化 2.3 数据清洗 2.4 数据采样 2.5 特征处理三.特征选择一.特征工程特征:从原始数据中抽取出对结果预测更 ...
机器学习基础之《特征工程（2）—特征工程介绍、特征抽取》
一.什么是特征工程机器学习领域的大神Andrew Ng(吴恩达)老师说"Coming up with features is difficult, time-consuming, requ ...
【机器学习入门】(10) 特征工程：特征抽取，字典特征抽取、文本特征抽取，附完整python代码
各位同学好,今天和大家介绍一下python机器学习中的特征工程.在将数据放入模型之前,需要对数据的一些特征进行特征抽取,方法有: (1) 字典特征抽取 DictVectorizer(),(2) 文本特 ...
用机器学习神器sklearn做特征工程！
Datawhale干货作者:jasonfreak,编辑:数据STUDIO 使用sklearn做特征工程特征工程是什么? 有这么一句话在业界广泛流传:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是 ...
机器学习处理流程、特征工程，模型设计实例
作者:大树更新时间:01.14 email:59888745@qq.com 数据处理,机器学习回主目录:2017 年学习记录和总结阿里天池大航杯"智造扬中"电力AI大赛的 ...
机器学习基础专题：特征工程
特征工程特征提取将原始数据转化为实向量之后,为了让模型更好地学习规律,对特征做进一步的变换.首先,要理解业务数据和业务逻辑. 其次,要理解模型和算法,清楚模型需要什么样的输入才能有精确的结果. 探 ...
机器学习知识总结系列- 知识图谱（0-0）
文章目录目录机器学习知识图谱目录本系列的文章只是根据个人的习惯进行总结,可能结构与一些书籍上不太一样,开始的内容比较简单,会随着后续的深入,不断丰富和更新图谱,同时也期待有相同兴趣的朋友一起给 ...

机器学习知识总结系列- 特征工程（1-1）

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