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特征工程

专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册:特征选择(五)

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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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特征工程

专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册:特征选择(四)

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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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特征工程

专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册:特征选择(三)

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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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特征工程

专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册:特征选择(二)

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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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特征工程

专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册:特征选择(一)

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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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特征工程

专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册:数据预处理(四)

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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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深度学习

52 个深度学习目标检测模型汇总,论文、源码一应俱全!

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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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