特征处理是什么: 通过特定的统计方法(数学方法)将数据转化成为算法要求的数据 sklearn特征处理API: sklearn.preprocessing 代码示例:  文末! 归一化: 公式:        注意:作用于每一列,max为一列的最大值,min为一列的最小值,那么X''为最终结果,mx.mi分别为指定区间,默认mx为1,mi为0 sklearn归一化API: sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 归一化总结: 注意在特定场景下最大值与最小值是变化的,另

1. 连续型特征的常用的归一化方法.离散型特征one-hot编码的意义 2. 度量特征之间的相关性:余弦相似度和皮尔逊相关系数

#We will also standardise our data as we have done so far when performing distance-based clustering. from pyspark.mllib.feature import StandardScaler standardizer = StandardScaler(True, True) t0 = time() standardizer_model = standardizer.fit(parsed_d

转发:https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/49448051 处理离散型特征和连续型特征并存的情况,如何做归一化.参考博客进行了总结:https://www.quora.com/What-are-good-ways-to-handle-discrete-and-continuous-inputs-together总结如下:1.拿到获取的原始特征,必须对每一特征分别进行归一化,比如,特征A的取值范围是[-1000,1000],特征B的取

前言 在对数据进行了初步探索后,想必读者对MovieLens数据集有了感性认识.而在数据挖掘/推荐引擎运行前,往往需要对数据预处理.预处理的重要性不言而喻,甚至比数据挖掘/推荐系统本身还重要. 然而完整的数据预处理工作会涉及到:缺失值,异常值,口径统一,去重,特征提取等等等等,可以单写一本书了,本文无法一一介绍. 本文仅就特征提取这一话题进行粗略讨论并展示. 类别特征提取 在很多场景下,数据集的很多特征是类型变量,比如MovieLens里面的职业类型.这样的变量无法作为很多算法的输入,因为这类变

转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50481967 1. 引言 再过一个月就是春节,相信有很多码农就要准备欢天喜地地回家过(xiang)年(qin)了.我们今天也打算讲一个相亲的故事. 讲机器学习为什么要讲相亲?被讨论群里的小伙伴催着相亲,哦不,催着讲特征工程紧啊.只是我们不太敢讲这么复杂高深的东西,毕竟工程实践的经验太复杂了,没有统一的好解释的理论,一般的教材讲这方面的内容不多.我们就打算以一个相亲的故事为例,串一些特征工程

目录 一.    特征工程是什么?    2 ①特征使用方案    3 ②特征获取方案    4 ③特征处理    4 1.    特征清洗    4 2.    数据预处理    4 3.    特征监控    4 二.    数据预处理    5 1.    无量纲化    5 1.1标准化    5 1.2区间缩放法    7 1.3归一化方法有两种    7 2.    对定量特征二值化    8 1.    为什么要对定量特征二值化?    8 2.    对定量特征二值化的方法   

from http://breezedeus.github.io/2014/11/15/breezedeus-feature-processing.html 请您移步原文观看,本文只供自己学习使用 连续(continuous)特征: 无序类别(categorical)特征: 有序类别(ordinal)特征. 特征工程(Feature Engineering)经常被说为机器学习中的black art,这里面包含了很多不可言说的方面.怎么处理好特征,最重要的当然还是对要解决问题的了解.但是,它其实也

余弦距离在计算相似度的应用中经常使用,比如: 文本相似度检索 人脸识别检索 相似图片检索 原理简述 下面是余弦相似度的计算公式(图来自wikipedia): 但是,余弦相似度和常用的欧式距离的有所区别. 余弦相似度的取值范围在-1到1之间.完全相同时数值为1,相反反向时为-1,正交或不相关是为0.(如下图,来源) 欧式距离一般为正值,归一化之后在0~1之间.距离越小,越相似. 欧式距离用于相似度检索更符合直觉.因此在使用时,需要将余弦相似度转化成类似欧氏距离的余弦距离. 维基页面中给出的角距离计

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结,下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 1. scikit-learn PCA类介绍 在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中.最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA,我们下面主要也会讲解基于这个类的使用的方法. 除了PCA类以外,最常用的PCA相关类还有KernelPCA类,在原理篇我们也讲到

在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法.这里就对梯度下降法做一个完整的总结. 1. 梯度 在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度.比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数,求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y).对于在点(x0,y0)的具体梯度向量就是(∂f/∂x0, ∂f/∂

原文链接:http://blog.csdn.net/dulingtingzi/article/details/51374487 问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "

Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档 (有900页的pdf版本) Octave 4.0.0 安装 win7(文库) Octave学习笔记(文库) octave入门(文库) WIN7 64位系统安装JDK并配置环境变量(总是显示没有安装Java) MathWorks This week we're covering linear regression with mul

iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法,在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法.由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV.目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法,但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升.所以这几年好多论文的最优效果都是"Our method+iDT"的形式. 此前由于项目原因,对iDT算法进行了很多研究和实验,故此处对其核心思路与一些实施的细节进行总结,方便后续回顾,也希望能够在此过程中获得一些新的启发. 介绍的内

1. Multiple features(多维特征) 在机器学习之单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)我们提到过的线性回归中,我们只有一个单一特征量(变量)--房屋面积x.我们希望使用这个特征量来预测房子的价格.我们的假设在下图中用蓝线划出: 不妨思考一下,如果我们不仅仅知道房屋面积(作为预测房屋价格的特征量(变量)),我们还知道卧室的数量.楼层的数量以及房屋的使用年限,那么这就给了我们更多可以用来预测房屋价格的信息. 即,支持多变量的假设为:

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途) 一.理论 1.HOG特征描述子的定义:     locally normalised histogram of gradient orientation in dense overlapping grids,即局部归一化的梯度方向直方图,是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征.   2.本质:     Histogram of Orie

结合这周看的论文,我对这周研究的Histogram of oriented gradients(HOG)谈谈自己的理解: HOG descriptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域,用于目标检測的特征描写叙述器.这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值.这样的方法跟边缘方向直方图(edge orientation histograms).尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform descriptors)以及形状上下文方法( shape c

作者:桂. 时间:2017-02-26  19:54:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6445625.html 声明:转载请注明出处,谢谢. 前言 本文为模式识别系列第一篇,主要介绍主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)的理论,并附上相关代码.全文主要分六个部分展开: 1)简单示例.通过简单的例子,引出PCA算法: 2)理论推导.主要介绍PCA算法的理论推导以及对应的数学含义: 3)算法

Feature Scaling 可以翻译为特征归一化,或者数据归一化,比如统计学习中,我们一般都会对不同量纲的特征做归一化,深度学习中经常会谈到增加的BN层,LRN层会带来训练收敛速度的提升,等等.问题是,我们为什么需要做Feature Scaling呢?可以不做吗?做Feature Scaling背后的数学意义是什么? 首先,我们来看看下面一个简单的神经元 如果x1的输入值范围在(0,10), 而x2的值输入值范围在(1000, 10000),在模型训练(一般选择梯度下降法)时,需要迭代更新可

0. 前言 1.任务描述 2.数据概览 3. 数据准备 4. 模型训练 5. kaggle实战 0. 前言 "尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题." 本系列参考书籍 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1.任务描述 预测任务:根据某时刻房价相关数据,预测区域内该时刻任一街区的平均房价,决定是否对投资该街区的房子.