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特征工程包括
特征工程包含哪些
内容
答:
看看数据是不是结构化的,是不是有空缺数据,用一些图形看看数据长什么样?2:
特征
提升 清理数据。 这一步要做的是在数据理解的基础上,得到一个比较整齐的数据。把未结构化的数据结构化、填充空值、对数据标准化。其中标准化
包括
z-socre标准化,min-max标准化,还有L1和L2正则化。 这一步完成以后,...
工程
项目的基本
特征包括
( )。
答:
1、明确的目标其结果只可能是一种期望的产品,也可能是一种所希望得到的服务。2、独特的性质:每一个项目都是唯一的。3、资源成本的约束性:每一项目都需要运用各种资源来实施,而资源是有限的。4、项目实施的一次性:项目不能重复。5、项目的确定性项目必有确定的终点:在项目的具体实施中,外部和...
机器学习中,有哪些
特征
选择的
工程
方法
答:
通常而言,
特征
选择是指选择获得相应模型和算法最好性能的特征集,
工程
上常用的方法有以下:1. 计算每一个特征与响应变量的相关性:工程上常用的手段有计算皮尔逊系数和互信息系数,皮尔逊系数只能衡量线性相关性而互信息系数能够很好地度量各种相关性,但是计算相对复杂一些,好在很多toolkit里边
都包含
了这个...
工程特征
有哪些?
答:
工程
项目的基本
特征包括
( )。(1)项目的相对性。相对于确定的主体而存在。同一个工程,业主的工作构成业主的一个项目,承包商的工作构成承包商的一个项目等。(2)项目的临时性。项目完成,项目不复存在,项目组随即解散。(3)项目的目标性。项目都有确定的目标,如功能、特性 、效益等。(4)...
特征工程
到底是什么?
答:
在嵌入式
特征
选择中,特征选择算法本身作为组成部分嵌入到学习算法里。最典型的即决策树算法,如ID3、C4.5以及CART算法等,决策树算法在树增长过程的每个递归步都必须选择一个特征,将样本集划分成较小的子集,选择特征的依据通常是划分后子节点的纯度,划分后子节点越纯,则说明划分效果越好,可见决策树...
特征工程
是什么意思
答:
特征工程
是指利用数据领域的经验知识和专业技术,从原始数据中提取出能够更好地表示问题的特征,以达到提升模型性能和准确度的目的。在机器学习和深度学习等场景中,特征工程是非常重要的一环,因为数据的质量和表示方式的准确性直接影响到模型的预测效果。特征工程不只是个单纯的任务,它是一个基于领域知识...
机器学习建模步骤 你知道吗
答:
总的来说数据要有具有“代表性”,对于分类问题,数据偏斜不能过于严重,不同类别的数据数量不要有数个数量级的差距。 对评估数据的量级,样本数量、特征数量,估算训练模型对内存的消耗。如果数据量太大可以考虑减少训练样本、降维或者使用分布式机器学习系统。3、特征工程:
特征工程包括
从原始数据中特征...
工程
项目的基本
特征包括
( )。
答:
1、明确的目标其结果只可能是一种期望的产品,也可能是一种所希望得到的服务。2、独特的性质:每一个项目都是唯一的。3、资源成本的约束性:每一项目都需要运用各种资源来实施,而资源是有限的。4、项目实施的一次性:项目不能重复。5、项目的确定性项目必有确定的终点:在项目的具体实施中,外部和...
机器学习中,有哪些
特征
选择的
工程
方法
答:
通常而言,
特征
选择是指选择获得相应模型和算法最好性能的特征集,
工程
上常用的方法有以下:1. 计算每一个特征与响应变量的相关性:工程上常用的手段有计算皮尔逊系数和互信息系数,皮尔逊系数只能衡量线性相关性而互信息系数能够很好地度量各种相关性,但是计算相对复杂一些,好在很多toolkit里边
都包含
了这个...
工程特征
怎么写?
答:
包括
建筑面积、层数、基本功能、总高度、建筑组成、结构类型、基础形式。
工程
项目的
特征
1. 针对工程项目的管理特点进行WBS工作分解结构每个工程可以根据自己工程的实际WBS工作分解结构情况,运用“工程中标”、“项目评估”、“中期管理”等阶段的程序在系统存储的公共工程标准细目数据库中指定属于本工程所能用到的相关...
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