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机器学习中的
特征
工程
特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系
lanyue
06-30 15:28
730
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特征
分解 Eigendecomposition
特征分解（Eigendecomposition），又称谱分解（Spectral decomposition）是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法。需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。N 维非零向量 v 是 N×N 的矩阵
tianjing2020
11-02 17:08
385
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合成
特征
(synthetic feature)
小小程序员
05-15 23:34
588
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稀疏
特征
(sparse feature)
小小程序员
05-15 23:33
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受试者工作
特征
曲线（receiver operating characteristic, 简称 ROC 曲线）
小小程序员
05-15 23:32
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特征
规范 (feature spec)
小小程序员
05-15 22:38
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特征
集 (feature set)
小小程序员
05-15 22:38
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特征
工程 (feature engineering)
小小程序员
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特征
组合 (feature cross)
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特征
列 (FeatureColumns)
小小程序员
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离散
特征
(discrete feature)
小小程序员
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密集
特征
(dense feature)
小小程序员
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连续
特征
(continuous feature)
小小程序员
05-15 22:29
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