机器学习--数据清理、数据变换、特征工程
一、数据清理数据清理是提升数据的质量的一种方式。数据不干净（噪声多）？需要做数据的清理，将错误的信息纠正过来；数据比较干净（数据不是想要的格式）？对数据进行变换；数据对模型不是很友好？对数据的特征进行提取。 数据的错误 收集到的数据与真实观测值不一致【数值丢...
【机器学习项目实战10例】（九）：基于特征工程完成对贷款数据集Lending Club的预处理
一、基于特征工程完成对贷款数据集Lending Club的预处理1、✌ 数据集Lending Club 创立于2006年，主营业务是为市场提供P2P贷款的平台中介服务，公司总部位于旧金山。因此合理地对用户进行信用等级划分对贷款业务有着至关重要的意义。import pandas as pd data=...
简介机器学习中的特征工程
要解决一个机器学习问题，我们不能仅仅通过将算法应用到提供的数据上。比如.fit() 。我们首先需要构建一个数据集。将原始数据转换为数据集的任务称为特征工程。 例如，预测客户是否坚持订阅特定产品。这将有助于进一步提高产品或用户体验，还有助于业务增长。 原始数据将包含每个客户的详细信息，如位置、年龄、兴...
【机器学习技巧】之特征工程：数字编码以及One-hot独热编码的几种方式（sklearn与pandas处理方式)
1. OneHot独热编码介绍1.1 为什么要用One-hot编码？在建模过程中，我们通常会碰到各种类型的属性，如果是标称型属性(非数值类型的属性)，也就是不具备序列性、不能比较大小的属性，通常我们不能用简单的数值来粗暴替换。因为属性的数值大小会影响到权重矩阵的计算，不存在大小关系的属性，其权重也不...
【机器学习】快速入门特征工程
目录数据集可用数据集sklearn数据集特征提取字典文本特征预处理归一化标准化无量纲化特征降维特征选择主成分分析（PCA降维）数据集下面列举了一些示例来说明哪些内容能算作数据集：包含某些数据的表格或 CSV 文件组织有序的表格集合采用专有格式的文件，其中包含数据可共同构成某个有意义数据集的一组文件包...
浅显易懂的机器学习（三）—— 特征工程
3 特征工程我们需要的不仅仅是只会靠个嘴说这些理论，更重要的是能够用代码实现上述的知识。但是实现这些算法和模型，我们需要有数据集使用，数据集如果没有可用的我们可以人工捏造，而如果想要实战我们可以前往一些网址去寻找人们整理好的数据集。下面推荐一些常用的数据集来源：Kaggle网址：Find Open ...
Interview：机器学习算法工程师求职九大必备技能之【数学基础、工程能力、特征工程、模型评估、优化算法、机器学习基本概念、经典机器学习模型、深度学习模型、业务与应用】(建议收藏，持续更新)
目录一、数学基础1.1、概率论1.2、线性代数1.3、微积分1.4、凸优化1.5、信息论二、工程能力2.1、数据结构与算法(1)、树与相关算法(2)、图与相关算法(3)、哈希表(4)、矩阵运算与优化2.2、大数据处理(1)、MapReduce(2)、Spark(3)、HiveQL(4)、Storm2...
【机器学习基础】一文带你用sklearn做特征工程
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，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那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。通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面&am...
机器学习特征工程的总结（全）（下）
对数缩放可稍稍缓解这种影响，但仍然存在离群值这个大尾巴。我们来采用另一种方法。如果我们只是简单地将 roomsPerPerson 的最大值“限制”为某个任意值（比如 4.0），会发生什么情况呢？图 6. 将特征值限制到 4.0将特征值限制到 4.0 并不意味着我们会忽略所有大于 4.0 的值。而是说...
机器学习特征工程的总结（全）（上）
特征工程传统编程的关注点是代码。在机器学习项目中，关注点变成了特征表示。也就是说，开发者通过添加和改善特征来调整模型。“Garbage in, garbage out”。对于一个机器学习问题，数据和特征往往决定了结果的上限，而模型、算法的选择及优化则是在逐步接近这个上限。特征工程，顾名思义，是指从原...
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