包含标签 特征工程 的文章

深度预估模型中的特征自动组合机制演化简史

作者: 杨旭东 96 人赞同了该文章 众所周知,深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域最先取得突破并成为主流方法。但是,深度学习为什么是在这些领域而不是其他领域最先成功呢?我想一个原因就是图像、语音、文本数据在空间和时间上具有一定的内在关联性。比如,图像中会有大量的像素与周围的……

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浅谈微视推荐系统中的特征工程

本文作者:hannahguo,腾讯 PCG 推荐算法工程师 在推荐系统中,特征工程扮演着重要的角色。俗话说数据和特征决定了机器学习算法的上限,而模型、算法的选择和优化只是在不断逼近这个上限。特征工程的前提是收集足够多的数据,使用数据学习知识,从大量的原始数据中提取关键信息并表示为模型所需要……

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解读为什么要做特征归一化标准化

Datawhale干货 作者:shine-lee,编辑:极市平台 本文解读了一项数据预处理中的重要技术——特征归一化,提出并解答了5个相关问题,同时分析了相关方法和适用场景。 写在前面 Feature scaling,常见的提法有“特征归一化”、“标准化”,是数据预处理中的重要技术,有时甚至决定了算法……

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机器学习中的特征工程总结

译者:张峰 ,Datawhale成员 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……

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如何支持特征工程在线学习在线预测等场景

分享嘉宾:陈戊超、高赟 阿里 技术专家 文章整理:有感情的打字机 内容来源:Flink Forward ASIA 出品平台:DataFun 导读:Flink 是一个分布式 计算引擎,支持 批流一体 的数据处理。在实际生产中的人工智能使用场景中,Flink 在包括 特征工程,在线学习,在线预测 等方面都有一些独特优势,为了更好的……

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机器学习特征工程全过程

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: 特征处理是……

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从入门到专家必读的十篇论文

作者: 王喆 今天我们不分析论文,而是总结一下 Embedding方法的学习路径,这也是我三四年前从接触word2vec,到在推荐系统中应用Embedding,再到现在逐渐从传统的sequence embedding过渡到graph embedding的过程,因此该论文列表在应用方面会对推……

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简单聊聊特征工程

随着大数据时代的到来,特征工程发挥着越来越重要的作用。那么什么是特征工程呢,简单说,就是发现对因变量y有明显影响作用的特征,通常称自变量x为特征,特征工程的目的是发现重要特征。 一般来说,特征工程大体上可以分为三个方面,一是 特征构造 ,二是 特征选择 ,,三是 特征生成 。三个方面当中,最重……

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风控特征时间滑窗统计特征体系

原文作者:求是汪在路上(知乎ID) 原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/85440355/ 风控业务背景 俗话说, 路遥知马力,日久见人心。在风控中也是如此,我们常从时间维度提取借款人在不同时间点的特征,以此来判断借款人的风险。在实践中,这类特征通常会占到80%以上。由于是通过时间切片和聚合统计函数来构造,因此一般被称为 时间滑窗……

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零基础入门数据挖掘特征工程实战

作者:吴忠强,Datawhale 优秀学习者 转载地址 系列文章: 零基础入门数据挖掘——数据分析实战 摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习应该从哪些角度做特征工程?从哪些角度做数据清洗,如何对特征进行增删,如何使用 PCA 降维技术等。 特征工程(Feature Engineering)对特征进行进一……

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