当通过热力图，查看到相关系数较高的变量时，还可以画图查看共线性具体状况，来判断是否需要删除一个。 ...
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2020-02-26 01:18:18
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介绍 对于金融机构的贷款业务来说，一个顾客的信用信息是极其重要的。因为只有了解客户的信用情况，才能决定是否通过客户的贷款申请。本次将会介绍如何根据用户的一些基本信息来判断顾客的信用或贷款偿还能力。 知识点 数据导入与预览 数据可视化 plotly 特征工程 预测模型的选择 贷款信用评估介绍 本次的内 ...
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2020-02-23 18:10:20
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1.Feature Scaling 对数据的自变量或特征范围进行标准化的一种方法。在数据处理中，它也称为数据规范化，通常在数据预处理步骤中执行。 为什么要进行Feature Scaling： 如果输入范围变化，在某些算法中，对象函数将不能正常工作。 梯度下降收敛得更快，与特征缩放完成。梯度下降法是逻 ...
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2020-02-18 14:49:08
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网络中的机器学习节点分类链接预测机器学习的生命圈需要特征工程网络的特征学习——特征向量 embeddingnetwork embedding的意义节点的表征节点的相似度衡量→网络相似度衡量网络信息编码，生成节点表征用途：异常检测，属性预测，聚类，关系预测例子：deepwalk难度：当前的深度学习视为... ...
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2020-02-07 00:58:56
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[toc] 本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195 简介 近年来，深度学习方法的快速发展使得无需任何特征工程的端到端学习成为可能，这有利于BCI运动想象应用的发展。慕尼黑工业大学和澳大利亚研究发展团队(Rese ...
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2020-01-30 12:47:17
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概述：上节咱们说了特征工程是机器学习的一个核心内容。然后咱们已经学习了特征工程中的基础内容，分别是missing value handling和categorical data encoding的一些方法技巧。但是光会前面的一些内容，还不足以应付实际的工作中的很多情况，例如如果咱们的原始数据的fea ...
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2020-01-19 12:38:54
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该内容大部分来自<<百面机器学习算法工程师>> 1.特征工程 1.1为什么需要对数值类型进行归一化？ 使各个指标处于同一数值量级，消除数据之间的量纲影响。 比如分析一个人的身高和体重对健康的影响。 1.2补充知识点 结构化数据:关系数据库的一张表,每列都有清晰的定义，包含了数值型和类别型 非结构化数 ...
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2020-01-19 09:42:38
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好了，大家现在进入到机器学习中的一块核心部分了，那就是特征工程，洋文叫做Feature Engineering。实际在机器学习的应用中，真正用于算法的结构分析和部署的工作只占很少的一部分，相反，用于特征工程的时间基本都占70%以上，因为是实际的工作中，绝大部分的数据都是非标数据。因而这一块的内容是非 ...
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2020-01-17 21:25:45
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基于神经网络与因子分解机的点击率预估应用研究（陈检） 摘要 长久以来广告点击预估率问题属于用户行为预测研究问题，其主要解决是特征工程问题。 深度神经网络主要提取高阶特征，因子分解机提取二阶以下特征 注改：因子分解机实际应用中受限于计算复杂度，一般只考虑到2阶交叉特征(FM预测时间复杂度O(kn),F ...
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2020-01-06 22:43:25
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1. 特征定义 为了提取知识和做出预测，机器学习使用数学模型来拟合数据。这些模型将特征作为输入。特征就是原始数据某个方面的数值表示。在机器学习流程中，特征是数据和模型之间的纽带。特征工程是指从原始数据中提取特征并将其转换为适合机器学习模型的格式。它是机器学习流程中一个极其关键的环节，因为正确的特征可 ...
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2020-01-01 15:10:22
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