在机器学习问题中,我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数,然后通过学习得到的参数确定模型的表示,最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作.在模型训练过程中,我们会对训练数据集进行抽象.抽取大量特征,这些特征中有离散型特征也有连续型特征.若此时你使用的模型是简单模型(如LR),那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作,然后再对离散的特征,进行one-hot编码或哑变量编码.这样的操作通常会使得我们模型具有较强的非线性能力.那么这两种编码方式是如何进行的呢?它们之间是否有联系?又有

1.LabelEncoder() # 用于构建数字编码 2 .map(dict_map)  根据dict_map字典进行数字编码的映射 3.OnehotEncoder()  # 进行one-hot编码,输入的参数必须是二维的,因此需要做reshape,同时使用toarray() 转换为列表形式 3  pd.get_dummies(feature,drop_first=False) 如果填单个特征的话,只对一个特征做one-hot编码映射, drop_first表示去除one-hot编码后的第一列

数据规范化(标准化) 在数据预处理时,这两个术语可以互换使用.(不考虑标准化在统计学中有特定的含义). 下面所有的规范化操作都是针对一个特征向量(dataFrame中的一个colum)来操作的. 首先举一个例子: //MaxAbsScaler例子(参考后面MaxAbsScaler部分) //例子:对特征0,特征1,特征2,分别进行缩放,使得值为[-1,1] //例如特征0,其特征向量为[1000,100,-10] absMax=1000,因此缩放为[1.0,0.1,-0.01] +-----+-

表述类目的变量通常,通常没有次序概念,且取值范围有限.例如性别行业信用卡类型.有些模型可以直接读类别变量(例如决策树).有些模型不能识别类别变量(例如回归模型,神经网络,有距离的度量模型(svn,knn)). 当类别变量无法放入模型的时候,需要做编码处理即以数值的形式替代原有的值: onehot编码 dummy 浓度编码 WOE编码 我们主要用onehot编码,dummy(哑变量)操作,通常会使得我们模型具有较强的非线性能力. 那么这两种编码方式是如何进行的呢? 它们之间是否有联系? 又有什么样

看到网上讨论 DDD 的文章越来越多,咱也不能甘于人后啊,以下是我对 DDD 的个人理解,短小精悍,不喜忽喷. 也谈DDD(领域驱动设计) 解决什么问题 传统模式,产品评审结束,开发人员就凭经验拆分模块,设计数据结构,然后写业务逻辑实现功能.问题在于,不同人的经验.理念不一样,同样的产品需求,最终的技术实现也会不一样:就算是同一个人,可能不同时候接手同样的需求,也会出来不同的设计.究其原因,很多细节之处都是拍脑袋或按个人喜好,或以无所谓的心态处理了,得出的自然是各式各样的结果.往往这些结果是无法

最近燃料公司门户做了一个待办的汇总,从三个数据源拿数据汇总到首页,这三个数据源分别是域认证的接口,域认证的webservices,证书加密的接口,下面就这些接口,做一下简单总结 1 pfx证书的探索过程 0.1 提供的代码 private static string GetNewAccessToken() { var stsEndpoint = "https://***.com.cn/adfs/services/trust/13/certificatemixed"; var relay

文章参考 https://social.technet.microsoft.com/Forums/zh-CN/21a5f5e9-feee-4454-acad-fd22989d7bed/2249529615226592131932423332672016?forum=windowsserversystemzhchs 环境: 2台windows 2008 R2 域控制服务器,是早期由windows 2003域环境升级而来 林和域的功能级别为 windows 2003 计划添加一台windows 20

前言 SSO的系列还是以.Net Core作为实践例子与大家分享,SSO在Web方面复杂度分同域与跨域.本篇先分享同域的设计与实现,跨域将在下篇与大家分享. 如有需要调试demo的,可把SSO项目部署为域名http://sso.cg.com/,Web1项目部署为http://web1.cg.com,http://web2.cg.com,可以减少配置修改量 源码地址:https://github.com/SkyChenSky/Core.SSO 效果图 SSO简介 单点登录,全称为Single Si

『Kaggle』分类任务_决策树&集成模型&DataFrame向量化操作 1 2 3 4 5 6 7 8 9 '''特征提取器''' from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer   vec = DictVectorizer(sparse=False) print(X_train.to_dict(orient='record')) X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orien

编辑:Happy 首发:AIWalker Paper:https://arxiv.org/abs/2103.13634 Code:https://github.com/hellloxiaotian/ACNet 本文是哈工大左旺孟老师团队在图像超分方面的最新工作,已被IEEE TSMC收录.本文将ACNet中的非对称卷积思想与LESRCNN进行组合,取得了更好的性能.由于作者尚未开源,故笔者进行了简单的复现,复现还是挺容易的,哈哈. Abstract 本文提出了一种非对称CNN网络ACNet,它由

项目和数据介绍 给定查询和用户信息后预测广告点击率 搜索广告是近年来互联网的主流营收来源之一.在搜索广告背后,一个关键技术就是点击率预测-----pCTR(predict the click-through rate),由于搜索广告背后的经济模型(economic model )需要pCTR的值来对广告排名及对点击定价.本次作业提供的训练实例源于腾讯搜索引擎的会话日志(sessions logs), soso.com,要求学员们精准预测测试实例中的广告点击率. 训练数据文件TRAINING DA

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35465875 学习和预测用户的反馈对于个性化推荐.信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用.在这些领域,用户的反馈行为包括点击.收藏.购买等.本文以点击率(CTR)预估为例,介绍常用的CTR预估模型,试图找出它们之间的关联和演化规律. 数据特点 在电商领域,CTR预估模型的原始特征数据通常包括多个类别,比如[Weekday=Tuesday,Gender=Male, City=London, CategoryId=16],这些原始特

本文是对文献 <Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications> 的内容总结,详细内容请参照原文. 引言 大量的学习任务都要求能处理包含丰富的元素间关联关系的图数据,例如物理系统建模.疾病分类以及文本和图像等非结构数据的学习等.图形神经网络(GNNs)是一种连接模型,通过图形节点之间的消息传递捕获图形的依赖性. 图(Graph)是一种对一组对象(node)及其关系(edge)进行建模的数据结构.由于图结构的强大表示能力,近

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欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:高航 一. Wide&&Deep 模型 首先给出Wide && Deep [1] 网络结构: 本质上是线性模型(左边部分, Wide model)和DNN的融合(右边部分,Deep Model). 推荐系统需要解决两个问题: 记忆性: 比如通过历史数据知道"麻雀会飞","鸽子会飞" 泛化性: 推断在历史数据中从未见过的情形,"带翅膀的动物会飞" W

     关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860).        本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed

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