使用sklearn做单机特征工程(Performing Feature Engineering Using sklearn)

本文转载自使用sklearn做单机特征工程 目录 目录 特征工程是什么 数据预处理 特征选择 降维 总结 参考资料 1 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...

qq_32690999
2017/12/25
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【干货】Python无监督学习的4大聚类算法

     来源:towardsdatascience.com   作者:Vihar Kurama 翻译:肖琴   【新智元导读】无监督学习是机器学习技术中的一类,用于发现数据中的模式。本文介绍用Python进行无监督学习的...

深度学习
05/28
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评分卡模型开发-用户数据异常值处理

用户数据缺失值处理见上篇: http://blog.csdn.net/lll1528238733/article/details/76599626 缺失值处理完毕后,我们还需要进行异常值处理。异常值是指明显偏离大多数抽样数据的数值,比如个...

lll1528238733
2017/08/02
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MATLAB感悟(4)--主成分分析

目的描述 出于模型的需要,我们的团队选择做一次主成分分析,通常这部分在队伍中是会有同学专门负责这块的,至于为什么笔者就不在这里多说了。 解决思路 在MATLAB中封装了有关因子分析的方法...

T-newcomer
03/01
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【转】使用sklearn做单机特征工程

这里是原文 说明:这是我用Markdown编辑的第一篇随笔 目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 无量纲化与正则化的区别 2.2 对定量特征二值...

罗兵
2016/06/24
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主成分分析(PCA)

前言 主成分分析是一种统计学方法,它主要通过降维来简化数据结构,将多个变量转化成少数的几个综合变量,而综合变量能很好地表达原来多个变量的大部分信息,变量之间需要要具备相关性,而经...

超人汪小建
2017/11/23
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基于sklearn的主成分分析

理论部分 特征降维 特征降维是无监督学习的一种应用:将n维的数据降维为m维的数据(n>m)。可应用于数据压缩等领域 主成分分析(PCA) 主成分分析是一种常用的特征降维方法,对于m维的数据A...

月见樽
2017/12/16
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在一头扎进机器学习前应该知道的那些事儿

机器学习一直是一个火热的研究领域,深度学习方法的提出又为这个领域添了一把火,使得很多人对该领域感兴趣并想投身于该领域的研究之中。那么,对于想从事机器学习领域的人来说,有哪些是应该...

【方向】
04/22
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实例 | 利用犯罪记录聚类和分类暴力行为(附步骤解析)

介绍 很高兴知道Data Science的应用超越了商业场景和企业盈利的目的。最近我有幸承担了全国安全社区网络的一项非盈利项目,使我能够亲身体验应用机器学习的方法来服务我们的社区。纽约州约翰...

技术小能手
06/07
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Scikit Learn: 在python中机器学习

Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译。 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先...

yyliu
2012/10/22
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