系列教程

红色石头 发布于 2020-06-28

作者：陈颖祥、杨子晗 编译：AI有道编译：AI有道 经过数据预处理和特征选择，我们已经生成了一个很好的特征子集。但是有时该子集可能仍然包含过多特征，导致需要花费太多的计算能力用以训练模型。在这种情况下，我们可以使用降维技术进一步压缩特征子集。但这可能会降低模型性能。 同时，如果我...

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红色石头 发布于 2020-05-24

数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行...

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红色石头 发布于 2020-05-07

数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行...

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红色石头 发布于 2020-04-24

数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行...

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红色石头 发布于 2020-04-24

数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行...

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红色石头 发布于 2020-04-22

数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行...

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红色石头 发布于 2020-04-14

基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理的上一篇： 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（一） 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（二） 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（三） 项目地址： https...

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红色石头 发布于 2020-04-11

基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理的上一篇： 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（一） 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（二） 项目地址： https://github.com/YC-Coder-Chen/featu...

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红色石头 发布于 2020-04-10

基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理的上一篇： 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（一） 项目地址： https://github.com/YC-Coder-Chen/feature-engineering-handbook 本项目将探讨数据预...

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红色石头 发布于 2020-04-09

特征工程在机器学习中的重要性不言而喻，恰当的特征工程能显著提升机器学习模型性能。我们在 Github 上整理编写了一份系统的特征工程教程，供大家参考学习。 项目地址： https://github.com/YC-Coder-Chen/feature-engineering-han...

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