Spark ML 特征工程之 One-Hot Encoding-附件资源
2021-07-29 17:48:26
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https://github.com/HouJP/kaggle-quora-question-pairs 这里对应的视频
2021-07-15 16:28:41
60.45MB
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https://github.com/HouJP/kaggle-quora-question-pairs
这里对应的PPT
2021-07-15 16:26:43
3.43MB
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核密度估计（kde）是一种非参估计方法，常用于特征提取。本ppt对核密度估计的原理进行了细致的讲解，很容易明白。
2021-07-08 14:59:22
4.77MB
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目录:一. 数据筛选1.1 读取数据1.2 加入label值1.3 留下一条工单记录的数据1.4 加载通话数据二. 离散值处理2.1 对离散型数值进行编码2.2 数据编码长度所占比例2.3 时间数据处理2.4 用电方式2.5 城市编码2.6 收费信息表数据三. 构建统计特征存下特征
一. 数据筛选
1.1 读取数据
import numpy as np
import pandas as pd
import csv
data_path = r'..\电费敏感预测\rawdata'
# 工单信息
file_jobinfo_train = '01_arc_s_95598_wkst_train.tsv
2021-06-24 19:09:41
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本文来自于网络，本文主要介绍了特征工程，以及一些常见的特征工程的方法，以及自然语言处理的特征工程，希望对您的学习有所帮助。协同过滤CollaborativeFiltering特征工程FeatureEngineering推荐系统实战注意点首先我们看一下机器学习的五大环节。一是特征工程。第二是算法定义和调参，就是你该选择什么样的算法，用什么样的参数进行调节。第三是数据采集和清洗，接下来是实现这个算法并进行优化。‘I’代表和业务生产系统集成，所以我们就会简称为FaDAI这五大步骤。特征工程是这五大环节最重要的一部分。我们会简单介绍一下特征工程，以及一些常见的特征工程的方法。引用一下吴恩达的话：“应用
2021-06-21 10:04:52
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