ML之DataScience：基于机器学习处理数据科学(DataScience)任务(数据分析、特征工程、科学预测等)的简介、流程、案例应用执行详细攻略
数据科学的任务(数据分析、特征工程、科学预测等)的简介 数据科学在20世纪60年代已被提出，只是当时并未获得学术界的注意和认可，1974年彼得.诺尔出版了《计算机方法的简明调查》中将数据科学定义为：“处理数据的科学，一旦数据与其代表事物的关系被建...
特征工程自动化如何为机器学习带来重大变化
随着技术的快速发展，在数据科学领域中，包括库、工具和算法等总会不断地变化的。然而，一直都有这么一个趋势，那就是自动化水平不断地提高。 近些年来，在模型的自动化选择和超参数调整方面取得了一些进展，但是机器学习中最重要的领域 — 特征工程，却被严重地忽视了。这个重要领域中最成熟的工具就是Featuret...
面向机器学习的特征工程 六、降维：用 PCA 压缩数据集
来源：ApacheCN《面向机器学习的特征工程》翻译项目 译者：@cn-Wziv 校对：@HeYun 通过自动数据收集和特征生成技术，可以快速获得大量特征，但并非所有这些都有用。在第 3 章和 在第 4 章中，我们讨论了基于频率的滤波和特征缩放修剪无信息的特征。现在我们来仔细讨论一下使用主成分分析（...
面向机器学习的特征工程 三、文本数据: 展开、过滤和分块
来源：ApacheCN《面向机器学习的特征工程》翻译项目 译者：@kkejili 校对：@HeYun 如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？ Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There ...
面向机器学习的特征工程 一、引言
来源：ApacheCN《面向机器学习的特征工程》翻译项目 译者：@ZhipengYe 校对：（虚位以待） 机器学习将数据拟合到数学模型中来获得结论或者做出预测。这些模型吸纳特征作为输入。特征就是原始数据某方面的数学表现。在机器学习流水线中特征位于数据和模型之间。特征工程是一项从数据中提取特征，然后转...
面向机器学习的特征工程 八、自动化特征提取器：图像特征提取和深度学习
来源：ApacheCN《面向机器学习的特征工程》翻译项目 译者：friedhelm739 校对：（虚位以待） 视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的，一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面，语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌...
面向机器学习的特征工程 七、非线性特征提取和模型堆叠
七、非线性特征提取和模型堆叠 来源：ApacheCN《面向机器学习的特征工程》翻译项目 译者：friedhelm739 校对：（虚位以待） 当在数据一个线性子空间像扁平饼时 PCA 是非常有用的。但是如果数据形成更复杂的形状呢？一个平面（线性子空间）可以推广到一个 流形 （非线性子空间），它可以被认...
SparkML机器学习之特征工程（二）特征转化（Binarizer、StandardScaler、MaxAbsScaler、Normalizer、N-gram、Tokenizer等）
特征转化 为什么要转化数据呢，就是要让它成为有效的特征，因为原始数据是很多脏数据无用数据的。常用的方法是标准化，归一化，特征的离散化等等。比如我输入的数据是句子，我得把它切分为一个个单词进行分析，这就是一种转化。 连续型数据处理之二值化：Binarizer 假设淘宝现在有个需求，我得根据年龄来进行物...
SparkML机器学习之特征工程（一）特征提取（TF-IDF、Word2Vec、CountVectorizer）
特征工程 我们都知道特征工程在机器学习中是很重要的，然而特征工程到底是什么？怎么样通俗的理解它呢？打个比方，即使你有再好的渔具，如果给你一片没有鱼的池塘，那也是白费力气的。而特征工程就是找有鱼的那片水域。所以我们可以这么理解，特征是数据中抽取出来的对结果预测有用的信息（水域），而特征工程就是使用专业...
谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载)
本文转自：http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A 谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译 来源：Thin...
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