特徵增強是對數據的進一步修改,我們開始清洗和增強數據。主要涉及的操作有 識別數據中的缺失值 刪除有害數據 輸入缺失值 對數據進行歸一化/標準化 1. 識別數據中的缺失值 特徵增強的第一種方法是識
人工智能的發展,讓我們將那些需要手動操作才能處理的問題,讓計算機也可以解決。例如,自然語言處理、人臉識別和圖片分類等。因此,我們需要藉助機器學習的知識來構建一個AI系統,從用戶那裏讀取到原始數據,讓計算機來幫助我們
特徵理解,簡單說就是理解數據中都有什麼,對數據的理解方便我們認清數據,從而對數據進行操作,構造有用的特徵。我們將從以下幾個方面來認清數據: 結構化數據與非結構化數據 定量數據與定性數據 數據的4個等級 探索性數據
在sql中比較容易處理類似“近n個月金額之和/最大值/最小值/平均值” 這樣的變量,使用sum(case when date then amount else 0 end) 即可,如果是出差在外只能處理離線數據不能使用數據庫時,這個時候
目錄 基本介紹 功能及使用 1. 分詞 2. 添加自定義詞典 2.1 載入詞典 2.2 調整詞典 3. 關鍵詞提取 3.1 基於 TF-IDF 算法的關鍵詞抽取 3.2 基於 TextRank 算法的關鍵詞抽取 4. 詞性標註 5
1. FastText原理 fastText是一種簡單高效的文本表徵方法,性能與深度學習比肩。fastText的核心思想就是:將整篇文檔的詞及n-gram向量疊加平均得到文檔向量,然後使用文檔向量做softmax多分類。這中間涉及到兩個
複習一下文本處理的一些基本概念。 詞袋:Bag-of-words,基於單詞數量統計的 最簡單的文本特徵表示方法。對於文本數據,詞袋可以理解爲單詞數量的統計列表。 文本“it is a puppy and it is extremely
【精通特徵工程】學習筆記Day2&2.5&D3章&P33-頁 3、文本數據:扁平化、過濾和分塊 3.1 元素袋:將自然文本轉換爲扁平向量 3.1.1 詞袋 一個特徵就是一個單詞,一個特徵向量由這個單詞在每篇文檔中出現的次數組成
在原文的基礎上 Ref: https://www.zhihu.com/question/27535832/answer/223882022 進行修改。 記憶輔助:樣本不均衡就是正樣本太少,負樣本太對,(1)增加正樣本-過採樣;減少負樣本-
數據挖掘——特徵選擇前言特徵選擇 前言 特徵選擇是數據挖掘人物中相當重要的一步,選擇地好既能去除冗餘特徵減少不必要的計算,又能增加數據的表達性,增加算法的準確率。特徵選擇的方法很多,需要一個蘿蔔一個坑,所以需要找到最適合當前任務的
特徵工程——特徵交叉、交叉特徵、特徵組合 關於特徵交叉的作用以及原理,我這裏不進行詳細描述,因爲大佬們已經說得很清楚了,這裏就附上幾個連接: 特徵組合&特徵交叉 (Feature Crosses) 結合sklearn進行特徵工程
問題記錄——pd.read_hdf throws 'cannot set WRITABLE flag to True of this array'解決辦法:降級numpy 可以使用如下寫入h5文件 df.to_hdf('../te
import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv("digit recognizor.csv") # print(data.head()) x = data.iloc[
一、數據清洗 1.1 預處理 1)數據處理工具的選擇: 一般選用數據庫處理和Python等工具處理。 2)查看數據的元數據以及數據特徵 1.2 缺省值處理(刪除、補全) 缺省值處理的一般步驟:確定缺省值範圍