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基于六度分隔理论、PageRank等的人工风控 特征 提取框架

基于六度分隔理论、PageRank等的人工风控特征提取框架
2022-04-25
作者:小伍哥 来源:小伍哥聊风控 关于图的风控应用,之前的很多文章都是基于算法的,今天分享一篇基于图进行人工特征提取的欺诈检测文章,这样大部分人都能应用上了,其中的特征提取方法和思想,值得我 ...
一个成功的数据科学家的5个特征
2022-02-21
我最近写了一篇题为数据科学家、数据工程师和其他数据职业的文章,解释说,在这篇文章中,我尽了最大努力简明扼要地定义和区分了五种流行的数据相关职业。在那篇文章中,每一个职业都得到了非常高水平的单句 ...

Pandas/Sklearn进行机器学习之 特征 筛选,有效提升模型性能

Pandas/Sklearn进行机器学习之特征筛选,有效提升模型性能
2021-11-22
作者:俊欣 来源:关于数据分析与可视化 今天小编来说说如何通过pandas以及sklearn这两个模块来对数据集进行特征筛选,毕竟有时候我们拿到手的数据集是非常庞大的,有着非常多的特征,减少这些特征 ...

一文带你快速了解矩阵中 特征 值与 特征 向量那些事儿

一文带你快速了解矩阵中特征值与特征向量那些事儿
2020-08-03
在线性代数中,我们都学过特征值与特征向量,但是对于这两者的意义以及应用却理解得不是那么深刻。机器学习中,我们也经常会遇到特征值与特征向量这两个概念,小编今天就给大家具体分享一下这两者的基本知识。 ...

怎么理解随机森里中feature importance- 特征 重要性?

怎么理解随机森里中feature importance-特征重要性?
2020-07-22
feature importance,根据含义就能理解,也就是特征重要性,在预测建模项目中起着非常重要作用,能够提供对数据、模型的见解,和如何进行降维和选择特征,并以此来提高预测模型的的效率和有效性。今天小编为大家带 ...

 特征 值和 特征 向量的详细计算及几何意义

特征值和特征向量的详细计算及几何意义
2020-07-08
矩阵特征值与特征向量在机器学习算法中经常会用到,每次出现都有着其独特的意义,如果不能深入理解特征值和特征向量两个概念,对我们机器学习的实际应用会有很大影响。小编今天整理了特征值和特征向量的概念计算以 ...
特征工程是什么?常用的方法有哪些?
2020-07-07
“数据决定了机器学习的上限,而算法只是尽可能逼近这个上限”,这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程,它的目的就是获取更好的训练数据特征,使得机器 ...

支持向量机SVM 概念及 特征 介绍

支持向量机SVM 概念及特征介绍
2020-07-03
支持向量机SVM(Support Vector Machine),是常见的一种判别方法。在机器学习领域,是有监督学习模型,通常用来进行模式识别、分类及回归分析,主要针对小样本数据进行学习、分类和预测,类似的根据样本进行学习的 ...

什么是卡方分布,有什么 特征 ?

什么是卡方分布,有什么特征
2020-06-24
一、卡方分布定义 卡方分布 (χ2分布)是概率论与统计学中常用的一种概率分布。k 个独立的标准正态分布变量的平方和服从自由度为k 的卡方分布。卡方分布常用于假设检验和置信区间的计算。 若k 个随机变量Z1、 ...

 特征 向量与 特征 空间有什么区别?

特征向量与特征空间有什么区别?
2020-05-21
事物的每个属性值,都是在一定范围内变化的,如:修改桌子高度一般在0.5米-1.5米范围内变化,宽度在0.6米-1.5米范围内变化,长度是1米-3米的范围内变化,则由这三个范围限度的一个三维空间就是桌子的特征空间。 ...

 特征 向量和 特征 值存在什么样的内在关系?

特征向量和特征值存在什么样的内在关系?
2020-05-20
特征向量(eigenvector),矩阵理论上一个非常重要的概念,被广泛的应用于各个领域。 数学上,线性变换的特征向量(本征向量)是一个非简并的向量,其方向在该变换下不变,该向量在此变换下缩放的比例称为其特征值 ...

一文带你读懂 特征 工程

一文带你读懂特征工程
2020-04-20
无论它的规模和大小如何,数据已经成为现代企业、公司和组织的一流资产。任何一个智能系统都需要数据驱动,无论它多复杂。每个智能系统的核心,均有一个或多个基于某种数据学习方法的算法,例如机器学习、深 ...

主数据的3大 特征 、4个超越和3个二八原则

主数据的3大特征、4个超越和3个二八原则
2020-04-17
作者 | 石秀峰 导读:主数据(Master Data)是具有共享性的基础数据,可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的,因此通常长期存在且应用于多个系统。由于主数据是企业基准数据,数据来 ...

如何通过分类数据执行 特征 选择?

如何通过分类数据执行特征选择?
2020-03-09
作者 | Jason Brownlee 编译 | CDA数据分析师 特征选择是识别和选择与目标变量最相关的输入特征子集的过程。 使用实值数据(例如使用Pearson的相关系数)时,特征选择通常很简单,但是 ...

如何选取机器学习的 特征 选择方法?

如何选取机器学习的特征选择方法?
2020-03-09
作者 | Jason Brownlee 编译 | CDA数据分析师 特征选择是在开发预测模型时减少输入变量数量的过程。 希望减少输入变量的数量,以减少建模的计算成本,并且在某些情况下,还需要改善模 ...

统计学5个基本概念:统计 特征 、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法

统计学5个基本概念:统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法
2020-05-18
本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念:统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。 利用统计学,我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的,并且基于这种组织结构, ...

人工智能的模式识别: 特征 抽取等是关键!

人工智能的模式识别:特征抽取等是关键!
2020-05-19
人工智能涉及到很多的技术,大家都知道人工智能离不开机器学习,不过比较少人知道人工智能也是离不开模式识别的。什么是模式识别呢?简单点说,模式识别就是对各种情况的识别。而在人工智能中,模式识别是一 ...

决策树也可以做 特征 分析啦

决策树也可以做特征分析啦
2018-08-21
决策树也可以做特征分析啦 那么这个代码是用于建模初期,你为了大概了解变量的一个基本特征写的,不是最优分组哈,因为这个代码是将变量最多分为12组,分这么多组的原因也是为了更好的观察特征而已啦,你要是觉 ...

资源 | 一个Python 特征 选择工具,助力实现高效机器学习

资源 | 一个Python特征选择工具,助力实现高效机器学习
2018-07-11
资源 | 一个Python特征选择工具,助力实现高效机器学习 鉴于特征选择在机器学习过程中的重要性,数据科学家 William Koehrsen 近日在 GitHub 上公布了一个特征选择器 Python 类,帮助研究者更高效地完成特征选 ...

机器学习中的 特征 选择

机器学习中的特征选择
2018-03-21
机器学习中的特征选择 特征选择是一个重要的数据预处理过程,获得数据之后要先进行特征选择然后再训练模型。主要作用:1、降维 2、去除不相关特征。 特征选择方法包含:子集搜索和子集评价两个问题。 子集搜 ...

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