红色石头的个人博客专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：特征选择（四）
6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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标签：机器学习 第3页
专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：特征选择（三）
6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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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：特征选择（二）
11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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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：特征选择（一）
9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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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（四）
8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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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（三）
28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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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（二）
26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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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（一）
18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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免费书：最新的《机器学习全面指南》
5红色石头 发布于 2020-02-04
无需置疑，数学基础和理论知识在机器学习中扮演十分重要的角色！提升数学理论水平对于提高自身的机器学习水平非常有帮助！ 然而，对于大部分初学者来说，理论部分太难往往会削弱学习的积极性。在学习的时候，必须要平衡理论难度与易用性二者之间的关系。 因此，本文推荐一份非常不错的《A Comp...
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《机器学习数学基础》已开源，附完整下载！
3红色石头 发布于 2020-02-04
机器学习中的数学基础一直以来都是非常重要的，而且是比较难的。要想真正提高机器学习算法水平，其中的数学基础必须合格！今天给大家推荐一本非常棒的《机器学习数学基础》，原名：《Mathematics for Machine Learning》。 本书网址： https://mml-bo...
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