红色石头的个人博客

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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红色石头 发布于 2020-03-16

目标检测作为计算机视觉中的一个重要分支，近些年来随着神经网络理论研究的深入和硬件 GPU 算力的大幅度提升，一举成为全球人工智能研究的热点，落地项目也最先开始。 纵观 2013 年到 2020 年，从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的 SSD、YOLO v3 再到去年...

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