特征工程系列之自动化特征提取器
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握。许多人天生就具有视力和听力的天赋，但是我们所有人都必须有意训练我们的大脑去理解和使用语言。在过去五年中，深...
使用神经网络的自动化特征工程（下）
下一个功能是用于创建嵌入层。因为“国家/地区”是稀疏的分类特征。此函数将提取要转换为嵌入的特征的字典，以及在此定义的该特征的唯一可能值的列表：emb_layers = {'Country':list(X_train['Country'].unique())}我们还稍后将对模型输入进行定义。对于Dim...
使用神经网络的自动化特征工程（上）
特征工程是生成精确模型的最重要步骤之一。但是没有人喜欢它，因为这个步骤非常繁琐，我坚信任何繁琐的事情都可以自动化。虽然我的解决方案并没有完全消除对手工工作的需要，但它确实大大减少了手工工作，并产生了更好的结果。它还生成了一个在结构化数据集上始终优于梯度增强方法的模型。本文将包含以下内容:到底什么被自...
2022年Python顶级自动化特征工程框架⛵
作者：韩信子@ShowMeAI 机器学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/328 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看...
机器学习实战 | 自动化特征工程工具Featuretools应用
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/209声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容引言在S...
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...
独家 | 用Python Featuretools库实现自动化特征工程（附链接）
简介 在机器学习黑客马拉松和竞赛中，特征工程的质量通常是进入排行榜10强和无缘50强的重要区别，因此，所有参赛过的人都可以证明特征工程的重要性。 自从我意识到特征工程具有巨大的潜力以来，我一直是它的大力倡导者。但当手动完成时，这可能是一个缓慢而艰难的过程。我必须绞尽脑汁来思考有哪些特征存在，并从不同...
手把手 | 如何用Python做自动化特征工程
机器学习越来越多地从手动设计模型转变为使用H20，TPOT和auto-sklearn等工具来自动优化的渠道。这些库以及随机搜索等方法旨在通过查找数据集的最优模型来简化模型选择和转变机器学习的部分，几乎不需要人工干预。然而，特征工程几乎完全是人工，这无疑是机器学习管道中更有价值的方面。 特征工程也称为...
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...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
