来源： DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读8分钟在本文中，通过一个实际示例讨论如何从 DateTime 变量中提取新特征以提高机器学习模型的准确性。...特征工程是构建机器学习模型最重要的方面之一。在本文中，我将通过一个实际示例讨论如何从 DateTime 变量中提取新特征以提高机器学习模型的准确性。...从日期中提取特征 一些数据集提供了日期或日期时间字段，通常在为机器学习模型构建输入特征时会被删除（除非您正在处理时间序列，显然 ）。...model.predict(X_test[X_test.columns[:-4]]) accuracy_score(y_test, y_pred) 0.5827108161634411 具有 DateTime 特征的模型如何优于其他模型...总结 以上就是如何从机器学习模型中提取 DateTime 特征！本文中描述的实际示例表明，日期时间特征的存在可以提高机器学习模型的性能。
原来这个Time-to-order [s] 特征是以毫秒为单位feed进模型的(不是以秒为单位)！所以导致所有的预测都是错误的！...由于我们不能忽视预测质量的下降，所以我们需要持续监控已经部署的机器学习模型。当我们在某些领域开展业务时，往往面临的一个挑战是，我们模型的预测结果具有迟滞性。...因此，需要监控实时流量中特征分布与模型评估测试集中特征分布之间的相似性，从而能够立即发现并评估模型的输入特征是否发生了重大变化。 3....监控方案的设计 3.1 确保输入特征的分布(总是)与训练时特征的分布相同 这里是通过KS-检验实现。 3.2 数据聚合的窗口大小的设计 ?...在展示内容上，除了常见的模型CPU/GPU使用率、内存占用率、模型响应时长等，往往还会按模型分组、创建特征KS-检验直方图、时间段选择、异常特征展示、不同模型实时效果对比等信息。 ? 4.
本文主要介绍在美团的推荐与个性化团队实践中的数据清洗与特征挖掘方法。主要内容已经在内部公开课"机器学习InAction系列"讲过，本博客的内容主要是讲座内容的提炼和总结。...综述 如上图所示是一个经典的机器学习问题框架图。数据清洗和特征挖掘的工作是在灰色框中框出的部分，即“数据清洗=>特征，标注数据生成=>模型学习=>模型应用”中的前两个步骤。...不同的模型有不同的模型权重衡量方法。例如线性模型中，特征的权重系数等。2.与模型无关特征权重。主要分析特征与label的相关性，这样的分析是与这次学习所使用的模型无关的。...机器学习InAction系列讲座介绍：结合美团在机器学习上的实践，我们进行一个实战（InAction）系列的介绍（带“机器学习InAction系列”标签的5篇文章），介绍机器学习在解决问题的实战中所需的基本技术...本文主要介绍了数据清洗与特征处理，其他四篇文章主要介绍了机器学习解决问题流程和模型训练、模型优化等工作。
基于物理过程的各种数学模型在水力、市政、海洋等领域已经得到了很多年的发展和应用，随着这几年机器学习技术的大热，也有越来越多的人尝试将机器学习技术应用在水力、市政领域，但是这些尝试大部分集中在使用机器学习模型替代传统机理模型...那么以后的趋势会是机器学习模型替代机理模型，或是各自应用在不同领域？...龙猫老师认为都不是的，以后的趋势必然是机器学习技术与传统数学模型融合StormSVM模型正是一个很好的例子，它将传统的内涝数学模型与机器学习技术SVM有机结合在一起 上次我们给大家带来了StormSVM...，但是数值模型在应用到实时内涝预报中，最大的瓶颈既是需要大量的计算资源和模拟时间，虽然有各种各样的简化模型技术被提出来，但是这些技术往往只能应用在满足一定前提条件的项目中 SVM作为一种机器学习技术...SVM模型结合起来的技术，由经过率定的水力模型生产数据提供给SVM模型进行训练，训练后的SVM模型可以提供与水力模型几乎精度的预报同时，仅仅消耗非常少的计算资源。
从图中提取特征与从正常数据中提取特征完全不同。图中的每个节点都是相互连接的，这是我们不能忽视的重要信息。幸运的是，许多适合于图的特征提取方法已经创建，这些技术可以分为节点级、图级和邻域重叠级。...在本文中，我们将研究最常见的图特征提取方法及其属性。 注意:我的文章结构类似于William L. Hamilton[1]所写的图形学习书籍。...我们可以说它是相邻节点之间的边数与节点的相邻节点数(节点度)[1]的比值。...它是一种基于学习的方法，将一个图作为输入，并学习节点[4]的表示和输出。它将语言建模中使用的技术重新应用到图形领域。...那些基于最短路径的，只研究连接两个节点的最短路径。 优秀算法 还有更多的算法/模型可以创建图形级别的特性。其他包括GraphHopper内核、神经消息传递或图卷积网络。
他发明了“机器学习”这个词，将其定义为“不显示编程地赋予计算机能力的研究领域”。...假设空间hypothesis space 版本空间version space 归纳偏好inductive bias 机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。...机器学习5种学习方法 1、监督学习supervised learning：是利用已知类别的样本（即有标记的样本 labeled sample，已知其相应的类别），调整分类器的参数，训练得到一个最优模型，...2、无监督学习unsupervised learning：把相似度高的东西放在一起，对于新来的样本，计算相似度后，按照相似程度进行归类就好。...调参parameter tuning与最终模型 在模型选择完成后，学习算法和参数配置已选定，此时应用数据集D重新训练模型，这个模型在训练过程中使用了所有m个样本，才是最终提交给用户的模型。
对于初学者来说，这很容易让人混淆，因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢，还是不一样的东西？...你可以看到一个特定的机器学习算法与另一个特性算法相比的计算效率。 学术界可以设计出全息你的机器学习算法，而机器学习实践者可以在他们的项目中使用标准的机器学习算法。...神经网络 / 反向传播 / 梯度下降算法一起产生一个由具有特定值的向量或权重矩阵和特定值的图结构组成的模型。 机器学模型对于初学者来说更具挑战性，因为它与计算机科学中的其他算法没有明确的类比。...该模型由系数（数据）向量组成，这些系数（数据）与作为输入的一行新数据相乘并求和，以便进行预测（预测过程）。 我们将数据保存为机器学习模型，以备后用。...算法与模型框架 现在我们已经熟悉了机器学习的“算法”和机器学习的“模型”。 具体来说，就是对数据运行算法来创建模型。
特征锦囊：今天一起搞懂机器学习里的L1与L2正则化 今天我们来讲讲一个理论知识，也是老生常谈的内容，在模型开发相关岗位中出场率较高的，那就是L1与L2正则化了，这个看似简单却十分重要的概念，还是需要深入了解的...里我们可以了解到正则项的作用，那就是降低模型过拟合的风险，通常常用的有L1范数正则化与L2范数正则化，作为单独一项（正则项）加入到损失函数中，也可以自己作为损失函数。?...简单来说也就是范数其实在 [0,∞)范围内的值，是向量的投影大小，在机器学习中一般会勇于衡量向量的距离。...（2）使用L2范数正则化，其模型被叫做Ridge回归，中文为岭回归。 ? 机器学习中一般怎么选择正则项 上面介绍的L1和L2范数正则化都有着降低过拟合风险的功能，但它们有什么不同？...特征锦囊：怎么把被错误填充的缺失值还原？ 特征锦囊：怎么定义一个方法去填充分类变量的空值？ 特征锦囊：怎么定义一个方法去填充数值变量的空值？ 特征锦囊：怎么把几个图表一起在同一张图上显示？
量化投资与机器学习公众号 独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。...，该方法以不同的粒度级别将类似的公司聚集在一起； 机器学习的技术可以从相关数据源中提取特征，并学习相关关系，从而识别出在样本外时期风险回报情况相似的公司。...具体来说，是使用机器学习的模型对股票多维特征与未来相关性进行建模，从而建立一个可以预测未来股票间相关性的模型。相对传统行业分类体系，该方法能够构建更加动态有效的股票分类体系，及时反应市场最新的信息。...整体可以看出，GICS行业分类体系，在多个基本面因子的组内离散度要好于机器学习模型，但机器学习模型相比GICS在组间的离散度更大。...我们之前一直将机器学习模型用于收益的预测，本文关于相关性的预测，给机器学习提供了一个新的可以尝试的应用场景。
进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。...本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。...本文将概述这类技术和选择方法，并介绍如何将其应用到更大的工程中，即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估：泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」...当学习算法在训练集上优化目标函数时（懒惰学习器是例外），超参数优化是基于它的另一项任务。这里，我们通常想优化性能指标，如分类准确度或接受者操作特征曲线（ROC 曲线）下面积。...Learning应用于句子特征学习 苏州大学NLP团队文本生成&预训练方向招收研究生/博士生（含直博生） ---- 投稿或交流学习，备注：昵称-学校（公司）-方向，进入DL&NLP交流群。
本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。...本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。...本文将概述这类技术和选择方法，并介绍如何将其应用到更大的工程中，即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估：泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」...通常，机器学习包含大量实验，例如超参数调整。在训练数据集上用不同的超参数设置运行学习算法最终会得到不同的模型。...当学习算法在训练集上优化目标函数时（懒惰学习器是例外），超参数优化是基于它的另一项任务。这里，我们通常想优化性能指标，如分类准确度或接受者操作特征曲线（ROC 曲线）下面积。
在之前已介绍了线性回归的模型算法，那么有了模型之后，如何去评估这个模型的效果究竟是好还是差呢？而如果得到一个效果较好的模型又如何去将其封装，方便他人使用呢？这需要具备回归模型的评估与封装的知识。...---- 回归模型的评估指标 如何去判断一个线性回归模型的好与坏，有个指标是看模型的拟合度，拟合度越高就代表模型的误差越小，也就代表着做预测时会越精准。...因此对模型的效果评估很重要，并且模型的评估需要有同训练集分开的测试集，就好像高考是评估同学的学习效果，就必然不会拿平时做过的练习题去让同学们考，而是出新的题目给同学。...模型的保存和加载 模型训练是一个耗时的过程，如果数据复杂算法复杂有可能训练起来要很久的时间，一个优秀的机器学习是非常宝贵的。...待需要使用时，直接在如下代码的predict()中加入要预测的样本数据 # 模型的加载 with open('model.pickle','rb') as f: model=pickle.load
2 机器学习非线性模型基本结构 学界至今涉及到机器学习在投资中的应用类文章不多，可能有以下几个方面： A、以机器学习为代表的非线性类模型难以解释内在结构。...分类准确率可以认为是非回测层面（换而言之纯机器学习模型分类层面）最核心的性能评价指标。我的方式是不断调整特征、调整模型超参数，追求样本内和样本外的准确率压缩到尽可能接近的区间。 ?...3 Alpha模型因子（特征）挖掘的部分经验 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。...公众号《量化投资与机器学习》曾提到过这个问题，征求大家对于几种数据处理先后顺序的想法，本段描述算是我的回复。 中性化这部分，能做的文章还不少。...然后使用较大篇幅在机器学习的原理方面，实际上想表达这类模型有效的假设：使用长期测试线性相关的选股特征，加上非线性模型的分类决策能力，在样本内通过大量数据训练模型结构，在因子不失效、模型不过拟合的情况下，
本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第19篇，对应第2周第1个视频。...“Linear Regression with multiple variables——Multiple features” 01 — 笔记 上一周我们已经学习了机器学习的基本知识，包括机器学习的基本概念...、监督学习、无监督学习、一元线性回归、梯度下降、机器学习所需要的线性代数基础等。...我们在讲一元模型的时候讲到过，用m表示训练样本的个数。而第i个样本表示成 ， 。如果自变量是有n个的话，相对应的自变量就是可以细分到第i个样本的第j个特征，即 。...1.2 多元线性回归的一般模型 本来一元模型是这样的， ? 变成了多元模型之后（此处卖房子的变成了四元模型）： ?
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。...第一篇 简介 本篇论文非常全面的从因子模型和机器学习的角度对最近实证资产定价的发展做了汇总 。...非常清晰的将最近的发展从以下角度进行了归类： 预期收益 因子暴露及因子收益 风险溢价 随机折现因子（SDF） 模型的测试与对比 具体看以下目录： 通过本文的学习，可以全面梳理近年资产定价与机器学习相结合的发展...第二篇 简介 本文是对于A股市场，因子模型应用机器学习相关算法的很好的测试与总结。作者一共测试了94个因子，11个机器学习的模型。...主要得出了以下结论： 对于所有测试的机器学习模型，流动性因子都是很重要的因子；基本面因子中的估值因子也是非常重要的因子；对于深度学习模型，除了流动性因子，动量因子的重要性大于基本面因子。
这样更方便提取每个变量，且易于把模型中的x,y放到一个矩阵中。 样本表和表达表中的样本顺序对齐一致也是需要确保的一个操作。...文字能说清的用文字、图片能展示的用、描述不清的用公式、公式还不清楚的写个简单代码，一步步理清各个环节和概念。 再到成熟代码应用、模型调参、模型比较、模型评估，学习整个机器学习需要用到的知识和技能。...17篇 - 特征变量筛选（1） 机器学习第18篇 - Boruta特征变量筛选（2） 机器学习第19篇 - 机器学习系列补充：数据集准备和更正YSX包 机器学习第20篇 - 基于Boruta选择的特征变量构建随机森林...机器学习第21篇 - 特征递归消除RFE算法 理论 机器学习第22篇 - RFE筛选出的特征变量竟然是Boruta的4倍之多 机器学习第23篇 - 更多特征变量却未能带来随机森林分类效果的提升 机器学习相关书籍分享...多套用于机器学习的多种癌症表达数据集 这个统一了238个机器学习模型R包的参考手册推荐给你 莫烦Python机器学习 机器学习与人工智能、深度学习有什么关系？终于有人讲明白了
为解决该问题， 创业公司 OptimizingMind 发明了一项能观察智能机器决策过程的技术。 这个算法的目的是创造 “透明访问”系统，以呈现机器学习是如何做出预期（expectations）的。...OptimizingMind 的负责人 Tsvi Achler 说： “该系统以人脑的神经模型为基础，能把任何深度网络 （deep networks）转化为该系统的模式。...OptimizingMind 是一种以人脑运行方式为基础的算法，旨在使开发者能“观察到系统内部，理解它们（AI 系统）在干什么，并且很方便地编辑它们，而无需从头开始训练”。...当机器学习与商业更紧密结合，并成为无人驾驶和其他极其重要科技的基石，理解机器学习中到底发生了什么就变得至关重要。...正如 Veloso 教授说的：“我们不能假定 AI 系统完美无缺。”我们必须从 AI 的错误中学习。Veloso 表示，“如果某天发生了一起 AI 事故，我们必须避免它再次发生。”
进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 1 简介：基本的模型评估项和技术 机器学习已经成为我们生活的中心，无论是作为消费者、客户、研究者还是从业人员。...模型选择 让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」典型的回答可能是：「首先，将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二，预测测试集的标签。第三，计算模型对测试集的预测准确率。」...理论上，模型的性能评估能给出模型的泛化能力，在未见过的数据上执行预测是应用机器学习或开发新算法的主要问题。通常，机器学习包含大量实验，例如超参数调整。...当学习算法在训练集上优化目标函数时（懒惰学习器是例外），超参数优化是基于它的另一项任务。这里，我们通常想优化性能指标，如分类准确度或接受者操作特征曲线（ROC 曲线）下面积。...本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。
标签：数据帧， 精选， 机器学习， Python， 技术演练 设置和数据 在本文中，我们主要使用非常知名的Python包，以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包，这是一个包含许多有用功能的库...但在继续之前，值得一提的是，当使用非线性模型（例如决策树（或其集合））时，别将诸如月份，或一年中的某天等特征显式编码设为随机数。这些模型能够学习序数输入特征与目标之间的非单调关系。...与前面的方法类似，让我们使用 12 个RBF 特征去拟合线性回归模型。...我们对训练集和测试集所得分数之间的相似性假设也得到了证实。 表 2：训练/测试集的分数 （MAE） 比较。 总结 我们展示了三种将时间相关信息编码为机器学习模型特征的方法。...在业余时间，他喜欢玩电子游戏，与女朋友一起旅行，并撰写与数据科学相关的主题。他的文章已被浏览超过250万次。
本文将深入探讨自然灾害预测与机器学习模型的跨界应用，结合实例详细介绍部署过程。II. 项目介绍A. 背景自然灾害包括地震、飓风、洪水、山火等，它们的发生往往伴随着巨大的破坏和人员伤亡。...目标本项目的目标是利用机器学习模型，结合多种数据源，提高自然灾害的预测准确性。通过深度学习、监督学习等技术，构建灵活而强大的预测模型，实现对地震、洪水等自然灾害的早期预警和精准预测。III....特征工程与数据清洗在特征工程阶段，我们将选择一些重要的特征，并进行数据清洗和预处理。以地震预测为例，我们提取气象观测、地质地形的特征，并进行简单的数据清洗。...模型选择与训练在这一阶段，我们选择支持向量机（SVM）作为自然灾害预测的模型，并使用选定的特征进行训练。...THE END自然灾害预测与机器学习模型的跨界应用为提高自然灾害应对能力提供了新的途径。
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