人工智能的特征_人工智能的四个特征_特征选择& kNN中的重要特征 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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人工智能_2_特征处理.py

# 特征处理 # 特征预处理:通过统计方法将数据转换为算法需要的数据 # 数值型数据:标准缩放 # 规依法,标准化(常用,适用于当前大数据),缺失值处理(删除,填补中位数平均数,通常按照列填补...缩放函数 """ # 当数据的n个特征同等重要的时候,要进行归一化, # 使得某一个特征对最终结果不会造成更大的影响(其实主要与算法有关,) # 容易受异常点影响,容易更改max,min的值 from...,列数) 指的是减少特征的数量 # 主要方法:特征选择,主成分分析 # 特征选择的原因:冗余,噪音 # 方式: # 过滤式(主要过滤方差),例如方差为0的,或很小的就可以过滤...), 损失少量数据 # 特征数量过多的时候,考虑要不要使用使用PCA,(图片可能有上万个特征) # 特征数量很少的时候,可以不使用 # PCA(n_components=) n_components #...小数:指定保留的信息量 0-1之间一般为0.90-0.95之间 # 整数:指定减少的特征数量(但自己通常不知道减少多少,因此不常使用) def pca(): """ 主成分分析

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人工智能在线特征系统中的生产调度

前言在上篇博客《人工智能在线特征系统中的数据存取技术》中，我们围绕着在线特征系统存储与读取这两方面话题，针对具体场景介绍了一些通用技术，此外特征系统还有另一个重要话题：特征生产调度。...特征生产调度演进从离线到在线在线特征系统最核心的目标是将离线的特征数据通过在线服务的方式，提供给策略系统使用。...在线特征系统的出现是为了实现如下的系统目标：将离线的特征数据，以接口访问的形式提供给线上策略系统使用特征数据每日更新一次支撑的数据量在百亿级以上，可以水平扩展每秒特征访问量峰值达到百万，平均响应延迟在...实时特征计算优化从上述支持的特征列表中可以看出，实时计算框架目前只支持聚合、明细列表这样的简单特征。即便如此，实时特征计算还是面临很大的挑战。...离线特征只需要计算出更新周期内特征的最终值即可，而实时特征需要把每次特征变化都要实时计算出来，它既要计算的快，又要计算的多，因此它无法支持很大量的数据。 ? 图5.

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人工智能学习 - 正则化和特征选择

前言课程源于英特尔提供的学习资料。...人工智能学习目录正则化和特征选择正则化和特征选择.png 相关代码 Ridge 回归：语法 // 导入包含回归方法的类 from sklearn.linear_model import Ridge...(X_test) 弹性网络（Elastic Net）回归：语法 // 导入包含回归方法的类 from sklearn.linear_model import ElasticNet // 创建类的实例...1.0,l1_ratio=0.5) // 在数据上拟合实例，然后预测期望 EN = EN.fit(X_train, y_train) y_predict = EN.predict(X_test) 递归特征消除...：语法 // 导入包含特征选择方法的类 from sklearn.feature_selection import RFE // 创建类的实例 rfeMod = RFE(est, n_features_to_select

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人工智能在线特征系统中的数据存取技术

一、在线特征系统主流互联网产品中，不论是经典的计算广告、搜索、推荐，还是垂直领域的路径规划、司机派单、物料智能设计，建立在人工智能技术之上的策略系统已经深入到了产品功能的方方面面。...美团点评技术博客之前推出了多篇关于特征系统的文章，如《机器学习中的数据清洗与特征处理综述》侧重于介绍特征生产过程中的离线数据清洗、挖掘方法，《业务赋能利器之外卖特征档案》侧重于用不同的存储引擎解决不同的特征数据查询需求...特征导入：该部分负责将计算好的特征写入到线上存储供特征服务读取。该部分主要关注导入作业之间的依赖、并发写入的速度与一致性等问题。...特征服务：该部分为整个特征系统的核心功能部分，提供在线特征的存取服务，直接服务于上层策略系统。特征的生命周期按照上述过程，可以抽象为五个步骤：读、算、写、存、取。...特征系统中，一批特征数据通常来说是完全同构的，同时为了应对高并发下的批量请求，我们在实践中采用了元数据抽取作为存储方案，相比JSON格式，有2~10倍的空间节约（具体比例取决于特征名的长度、特征个数以及特征值的类型

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人工智能_1_初识_机器学习介绍_特征工程和文本特征提取

# 人工智能:预测,分类 # 人工智能: # 自动的工作 # 机器学习(包含深度学习) # 以前的限制因素:计算能力,数据,算法发展 # 用途: # 图像识别 # 识别图片中不同的地方...# sklearn:对于特征的处理提供了强大的接口 # numpy:(释放了GIL) 速度快 # 数据集 # kaggle ,大数据竞赛平台 # UCI,覆盖面广 # scikit-learn...男女 2 有些数据集可以没有目标值 dataFrame:缺失值,数据转换机器学习:重复值不需要去重 """ # 特征工程 # 是什么:将原始数据转换为更好的代表预测模型的潜在问题特征的过程,...] [ 1. 0. 0. 60.]] """ # 注意:把字典中一些类别的一些数据转化为特征,对于数字类型不进行转换 # 对于数组类型,若有特征值,需要转换为字典 (切转化时选择有效的特征值...""" # 文本特征抽取:Count 文本分类(词的不同) 情感分析 # 单个字母,汉字,符号不统计英文他们没有具体的代表性,因此汉字需要分词 pip install jieba # import

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人工智能如何用于静态生物特征验证

个人网站:【海拥】【摸鱼小游戏】【开发文档导航】风趣幽默的人工智能学习网站：人工智能 免费且实用的计算机相关知识题库：进来逛逛给大家安利一个免费且实用的前端刷题（面经大全）网站，点击跳转到网站...静态生物特征验证是一种常用的 AI 功能，它可以实时捕捉人脸，并可以在不提示用户移动头部或面部的情况下确定人脸是否属于真人。通过这种方式，该服务有助于提供获得积极反馈的便捷用户体验。...技术原理静态生物特征验证需要 RGB 摄像头，并且能够通过细节（例如莫尔图案或纸上的反射）区分真人的面部和欺骗攻击（例如面部和面罩的图像或屏幕截图）照片）在相机拍摄的图像中。...这两种技术相互补充，以保护用户的设备免受未经授权的访问。所以可以肯定地说，静态生物特征验证为应用程序提供了严格的保护，我在这里说明如何集成它。...在这里，我们只讨论了人工智能的基本知识欢迎大家在评论区提出意见和建议！

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【综述专栏】可解释人工智能中基于梯度的特征归因

当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。...在结果解释中通常采用两种方法：特征归因（也称为特征重要性方法）和反事实解释。...特征归因直接识别输入特征对模型输出的重要性，而反事实解释探索输入空间中的最小且有意义的扰动，以回答输入值的哪些变化可能会影响模型的预测。...然而，在本文中，我们专注于基于梯度的方法，出于以下考虑。梯度的直觉。梯度量化了输入特征中的无穷小变化如何影响模型预测。因此，我们可以利用梯度及其变体有效地分析特征修改对模型预测结果的影响。...1.2 我们的贡献我们综述的贡献总结如下：我们提出了一个新颖的分类体系，系统地将基于梯度的特征归因分为四组。随后，我们介绍了每组算法的研究动机和技术细节的要点。

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特征提取、特征描述、特征匹配的通俗解释

本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过程，以及在过程中遇到的一些问题。首先我通过几张图片来指出什么是特征匹配，以及特征匹配的过程。图像一：彩色圆圈为图像的特征点 ? 图像二： ?...对话1：小白：我的图片里面有五个很明显的特征，分别在图像的上下左右中五个位置。小黑：我的图片里面也有五个很明显的特征，分别在图像的上下左右中五个位置。...但是只知道有显著特征没用，必须知道两张图像中的特征是不是一致的，如何判断特征是不是一致的，就需要我们对这个特征进行描述（Feature Descriptor），如果描述非常的相似或者说是相同，那么就可以判断为是同一特征...那么什么样的描述是一个好的描述呢，就要提到我们为什么要描述特征了？我们描述特征是为了能够更好的匹配特征，使得我们认为描述相同的特征是同一个特征的是可信的（概率高的）。...特征不变性的理解：接下来我们将谈一下特征的不变性。

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数据科学和人工智能技术笔记八、特征选择

八、特征选择作者：Chris Albon 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 用于特征选取的 ANOVA F 值如果特征是类别的，计算每个特征与目标向量之间的卡方（ \chi^{...但是，如果特征是定量的，则计算每个特征与目标向量之间的 ANOVA F 值。 F 值得分检查当我们按照目标向量对数字特征进行分组时，每个组的均值是否显着不同。...upper = corr_matrix.where(np.triu(np.ones(corr_matrix.shape), k=1).astype(np.bool)) # 寻找相关度大于 0.95 的特征列的索引...# 特征 0：80% 的类 0 # 特征 1：80% 的类 1 # 特征 2：60% 的类 0，40% 的类 1 X = [[0, 1, 0], [0, 1, 1], [0, 1,...因此，通过设置 p ，我们可以删除绝大多数观察是类 1 的特征。

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【一起从0开始学习人工智能0x02】字典特征抽取、文本特征抽取、中文文本特征抽取

算法特征工程影响最终效果--------数据和特征工程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。意义：直接影响机器学习效果一种数据处理用什么做？...pandas------数据清洗、数据处理 sklearn------对特征处理提供了强大的接口 1.特征提取比如文章分类机器学习算法-------统计方法------数学公式文本类型—》数值...类型-------》数值任意数据-----------》用于机器学习的数字特征特征值化：字典特征提取---------特征离散化文本特征提取图像特征提取---------深度学习特征提取...] [ 0. 0. 1. 30.]] one-hot-------直接1234会产生歧义，不公平所以用onehot 应用场景 pclass sex 数据集类别特征较多的情况将数据集的特征转换为字典类型...， DictVectorizer转换本身拿到的数据就是字典类型文本特征提取单词作为特征句子、短语、单词、字母单词最合适特征：特征词实例 from sklearn.datasets

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特征工程：常用的特征转换方法总结

机器学习模型的生命周期可以分为以下步骤：数据采集数据预处理特征工程特征选择建筑模型超参数调整模型部署要构建模型就必须要对数据进行预处理。特征转换是这个过程中最重要的任务之一。...什么时候需要特征转换在 K-Nearest-Neighbors、SVM 和 K-means 等基于距离的算法中，它们会给具有较大值的特征更多的权重，因为距离是用数据点的值计算的。...如果我们提供算法未缩放的特征，预测将受到严重影响。在线性模型和基于梯度下降优化的算法中，特征缩放变得至关重要，因为如果我们输入不同大小的数据，将很难收敛到全局最小值。...使用相同范围的值，算法学习的负担就会减轻。什么时候不需要特征转换大多数基于树型模型的集成方法不需要特征缩放，因为即使我们进行特征转换，对于熵的计算也不会发生太大变化。...所以在这样的算法中，除非特别需要，一般情况下不需要缩放。特征转换的方法特征转换的方法有很多种，本文中将总结一些有用和流行的方法。

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数据科学和人工智能技术笔记七、特征工程

七、特征工程作者：Chris Albon 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 稀疏特征矩阵上的降维 # 加载库 from sklearn.preprocessing import...主成分分析（PCA）是数据科学中常见的特征提取方法。...从技术上讲，PCA 找到具有最高特征值的协方差矩阵的特征向量，然后使用这些特征向量将数据投影到相等或更小维度的新子空间。实际上，PCA 将 n 个特征矩阵转换为（可能）小于 n 个特征的新数据集。...也就是说，它通过构造新的较少变量来减少特征的数量，这些变量捕获原始特征中找到的信息的重要部分。...这是输出特征的数量，需要进行调整。

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RemObjects的特征

RemObjects SDK ‘Vinci’ 是成功的跨平台远程框架的第五个版本，它允许用户方便地创建能够在面向对象模式中的跨网络通信的客户端以及服务器应用程序。...RemObjects SDK的特征以下列表概述了 RemObjects SDK的核心特征，这些特征是目前可用版本中都拥有的。请跟踪连接以获取这些特征的更多信息。...总特征支持广泛的通信信道，包括HTTP, TCP, Email, Named Pipes,以及 local/single-tier....库特征支持一系列平台，包括.NET, Mono, 32-bit and 64-bit Windows以及 Linux. 纯本地化以及指定平台的实现，对于单个平台，能够从底层设计。...自带了安全特征，以防止 DOS攻击以及服务器在 .NET的 Internet Pack中使用。在 .NET的 Internet Pack中，完全支持 IPv6.

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特征工程特征处理

前言：本文介绍了特征处理中的特征缩放、选择和降维，并用代码演示特征缩放中的标准化法和区间缩放法。特征缩放特征值缩放： ? 特征值的缩放‐‐标准化法： ?...标准化法按照标准正态分布将一列上的值进行标准化，即为求z值，axis = 0 代表是轴的方向，取列方向上的值。特征值的缩放‐‐区间缩放法： ? 特征值的归一化： ?...基于线性的特征建立的模型不能探寻两个因子间是否存在交互关系，因而平方展开多项式，获取更多的特征，如：x1*x2 交互项特征构建模型，可以分析出两个因子的交互作用对目标的影响。...特征选择特征选择：数据预处理变换后，可以得到很多的特征，选择对于学习任务有帮助的特征，降低模型运行的时间和提升效率，例如：在处理文本内容时，当文本内容较多，会发生“维度灾难”；过多的维度会造成模型的可解释性变差...主成成分分析将鸢尾花数据集中的四个特征转换为两个重要的特征，并可以将特征转换成二维的数据在平面上进行展示。

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特征工程之特征缩放&特征编码

机器学习入门系列(2)--如何构建一个完整的机器学习项目(一) 机器学习数据集的获取和测试集的构建方法特征工程之数据预处理（上）特征工程之数据预处理（下）本篇文章会继续介绍特征工程的内容，这次会介绍特征缩放和特征编码...归一化的两个原因：某些算法要求样本数据或特征的数值具有零均值和单位方差；为了消除样本数据或者特征之间的量纲影响，即消除数量级的影响。...该特征的预测能力被人为的拆分成多份，每一份与其他特征竞争最优划分点都失败。最终该特征得到的重要性会比实际值低。...能够对抗过拟合的原因：经过特征离散化之后，模型不再拟合特征的具体值，而是拟合特征的某个概念。因此能够对抗数据的扰动，更具有鲁棒性。另外它使得模型要拟合的值大幅度降低，也降低了模型的复杂度。...---- 小结特征缩放是非常常用的方法，特别是归一化处理特征数据，对于利用梯度下降来训练学习模型参数的算法，有助于提高训练收敛的速度；而特征编码，特别是独热编码，也常用于对结构化数据的数据预处理。

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【特征工程】时序特征挖掘的奇技淫巧

最近在做时间序列的项目，所以总结一下构造的特征的方法和一些经验。先放上大纲： ?...1.时间特征 1.1 连续时间持续时间：浏览时长；间隔时间：购买/点击距今时长；距离假期的前后时长（节假日前和节假日后可能会出现明显的数据波动）； 1.2 离散时间年、季度、季节、月、星期、...：Mon_10（星期一的十点）；类别特征和连续特征：连续特征分桶后进行笛卡尔积；基于类别特征进行 groupby 操作，类似聚合特征的构造；连续特征和连续特征：同比和环比（一阶差分）：反应同期或上一个统计时段的变换大小...，特别是在工作的时候，需要自己去设计训练集和测试集，千万不要出现数据泄露的情况（比如说预测明天的数据时，是拿不到今天的特征的）；针对上面的情况，可以尝试将今天的数据进行补齐；有些特征加上去效果会变差...，大概率是因为过拟合了；有些特征加上去效果出奇好，第一时间要想到是不是数据泄露了；拟合不好的时间（比如说双休日）可以分开建模； ont-hot 对 xgboost 效果的提升很显著；离散化对 xgboost

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特征工程之特征表达

在特征工程之特征选择中，我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程，不过会重点关注于特征表达部分，即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。...主要包括缺失值处理，特殊的特征处理比如时间和地理位置处理，离散特征的连续化和离散化处理，连续特征的离散化处理几个方面。 1....比如对于用户的ID这个特征，如果要使用独热编码，则维度会爆炸，如果使用特征嵌入就维度低很多了。对于每个要嵌入的特征，我们会有一个特征嵌入矩阵，这个矩阵的行很大，对应我们该特征的数目。...里面有一个原始特征是季节春夏秋冬。我们可以将其转化为淡季和旺季这样的二值特征，方便建模。当然有时候转化为三值特征或者四值特征也是可以的。　　...对常用的方法是根据阈值进行分组，比如我们根据连续值特征的分位数，将该特征分为高，中和低三个特征。将分位数从0-0.3的设置为高，0.3-0.7的设置为中，0.7-1的设置为高。

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汉字字符特征提取器，提取发音特征、字形特征用做深度学习的特征

在深度学习中，很多场合需要提取汉字的特征（发音特征、字形特征）。本项目提供了一个通用的字符特征提取框架，并内建了拼音、字形（四角编码）和部首拆解的特征。...特征提取器拼音特征提取器：提取汉字的拼音作为特征，发音相似的字在编码上应该相似。示例：胡 -> hú，福 -> fú 字形（四角编码）提取器：提取中文的外形作为特征，相似的汉字在编码上应该相近。...示例：门 -> 37001，闩 -> 37101 部首拆解提取器：提取汉字的偏旁部首拆解作为特征，相似的汉字在编码上应该相近。

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传统特征：HOG特征原理

把各个细胞单元组合成大的、空间上连通的区间（blocks）。这样，一个block内所有cell的特征向量串联起来便得到该block的HOG特征。...这些区间是互有重叠的，这就意味着：每一个单元格的特征会以不同的结果多次出现在最后的特征向量中。我们将归一化之后的块描述符（向量）就称之为HOG描述符。 ?...则一块的特征数为：3*3*9；（5）收集HOG特征最后一步就是将检测窗口中所有重叠的块进行HOG特征的收集，并将它们结合成最终的特征向量供分类使用。（6）那么一个图像的HOG特征维数是多少呢？...，每相邻的4个单元构成一个块（block），把一个块内的特征向量联起来得到36维的特征向量，用块对样本图像进行扫描，扫描步长为一个单元。...最后将所有块的特征串联起来，就得到了人体的特征。

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特征选择与特征抽取

.也就是说，特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射。...也就是说，特征选择后的特征是原来特征的一个子集。 2....相同点和不同点特征选择和特征抽取有着些许的相似点，这两者达到的效果是一样的，就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目；但是两者所采用的方式方法却不同：特征抽取的方法主要是通过属性间的关系...，如组合不同的属性得新的属性，这样就改变了原来的特征空间；而特征选择的方法是从原始特征数据集中选择出子集，是一种包含的关系，没有更改原始的特征空间。...总结特征选择不同于特征提取，特征和模型是分不开，选择不同的特征训练出的模型是不同的。在机器学习=模型+策略+算法的框架下，特征选择就是模型选择的一部分，是分不开的。

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