本文目录: 一.标准化的原因 二.适用情况 三.三种数据变换方法的含义与应用 四.具体方法及代码 一)标准化 1.1 scale----零均值单位方差1.2 StandardScaler 二)归一化 2.1 MinMaxScaler(最小最大值标准化)2.2 MaxAbsScaler(绝对值最大标准化) 2.3 对稀疏数据进行标准化 2.4 对离群点进行标准化 三)正则化 3.1 L1、L2正则化 四)二值化 4.1特征二值化 五)对类别特征进行编码 六)缺失值的插补 七)生成多项式特征 八)自定义
Pandas-26.稀疏数据 所有的Pandas数据对象都有to_sparse()方法来转换成一个SparseIndex对象以节约内存。 df = pd.DataFrame(np.random.randn(10000, 4)) df.loc[:9998] = np.nan sdf = df.to_sparse() 用`to_dense()方法来将稀疏对象转换为标准对象 稀疏数据对象具有与其密集标识相同的dtype。自持float64、int64、和booldtypes。 取决于dtype、fill_val
本博客所有内容以学习、研究和分享为主,如需转载,请联系本人,标明作者和出处,并且是非商业用途,谢谢! 系列目录: 1 第一部分 模型的评估与数据处理 2 3 机器学习基础与实践(一)----数据清洗 4 5 机器学习基础与实践(二)----数据转换 6 7 机器学习基础与实践(三)----数据降维 8 9 10 11 第二部分 特征工程 12 13 机器学习基础与实践(四)----特征选择 14 15 机器学习基础与实践(五)----特征
将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差。得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1。
pandas 提供了用于内存分析的数据结构,这使得使用 pandas 分析大于内存数据集的数据集有些棘手。即使是占用相当大内存的数据集也变得难以处理,因为一些 pandas 操作需要进行中间复制。
在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对测评方案的作用力同趋化,再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种,常用的有"最小-最大标准化"、"Z-score标准化"和"按小数定标标准化"等。经过上述标准化处理,原始数据均转换为无量纲化指标测评值,即各指标值都处于同一个数量级别上,可以进行综合测评分析。
线性模型LR(没有考虑特征间的关联)——>LR +多项式模型(特征组合,不适用于特征稀疏场景,泛化能力弱)——>FM(适用于稀疏特征场景*,泛化能力强)——>FFM【省去零值特征,提高FFM模型训练和预测的速度,这也是稀疏样本采用FFM的显著优势】
前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法,但实际在商业应用中,写算法反而比较少,理解数据,把握数据,利用工具才是重要的,前面的基础篇是对算法的理解,这篇将介绍开源利用数据挖掘工具weka进行管理规则挖掘。 weka数据集格式arff arff标准数据集简介 weka的数据文件后缀为arff(Attribute-Relation File Format,即属性关系文件格式),arff文件分为注释、关系名、属性名、数据域几大部分,注释用百分号开头%,关系名用@relation申明,属性用@
逻辑回归(LR,Logistic Regression)是传统机器学习中的一种分类模型,由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习(动态扩展)的特点,在工业界具有非常广泛的应用。
因子分解机Factorization Machine的提出是对标SVM和矩阵分解,如SVD++、PITF、FPMC模型。
作者 | June Tao Ching 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
作者在上篇文章中讲解了《矩阵分解推荐算法》,我们知道了矩阵分解是一类高效的嵌入算法,通过将用户和标的物嵌入低维空间,再利用用户和标的物嵌入向量的内积来预测用户对标的物的偏好得分。本篇文章我们会讲解一类新的算法:因子分解机(Factorization Machine,简称FM,为了后面书写简单起见,中文简称为分解机),该算法的核心思路来源于矩阵分解算法,矩阵分解算法可以看成是分解机的特例(我们在第三节1中会详细说明)。分解机自从2010年被提出后,由于易于整合交叉特征、可以处理高度稀疏数据,并且效果不错,在推荐系统及广告CTR预估等领域得到了大规模使用,国内很多大厂(如美团、头条等)都用它来做推荐及CTR预估。
因子分解机将支持向量机SVM的优势结合分解模型。如SVM,因子分解机是一个通用的预测器,可以用在任意实数值向量上。但是不同于SVM,因子分解机能通过分解参数对变量之间的交互关系进行建模;即使在非常稀疏的场景下,如推荐系统,也能对交叉特征进行建模。因子分解机可以通过算式优化,在线性时间内进行应用计算;而且不同于SVM在对偶形式中求解问题,FM在原问题空间进行求解,不需要支持向量等,可以直接对模型参数进行估计。
因子分解机(Factorization Machines,FM)及其变种已经在推荐系统中得到了广泛的应用,本文就FM的系列模型进行简单总结。
项目链接: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4592515?contributionType=1 如果有图片缺失参考项目链接 0
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存储引擎是一个图数据库的核心组件,它负责数据在磁盘中的存储和检索。对于处理大量节点和边的场景,以下存储引擎可以考虑使用:
来源:专知本文为论文介绍,建议阅读5分钟本文通过对4个具体任务的研究,围绕模型设计、多模态融合、稀疏数据分析、无监督学习、域适应和域泛化等关键问题展开研究。 与2D图像数据相比,3D信息与人类的视觉感知更密切相关,有助于智能机器更好地了解世界。三维信息预测和理解,如结构预测和语义分析,在三维视觉感知中起着重要的作用。具体到3D结构,比如深度数据,虽然我们可以从各种3D传感器中获取它,但在机器学习框架中,仍然有大量的尝试从单个图像、视频序列、立体声数据或多模态数据中预测它。主要原因是3D传感器通常价格昂贵,
张量(Tensor)是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数,这些线性关系的基本例子有内积、外积、线性映射以及笛卡儿积。其坐标在 𝑛𝑛 维空间内,有 𝑛𝑟𝑛𝑟 个分量的一种量,其中每个分量都是坐标的函数,而在坐标变换时,这些分量也依照某些规则作线性变换。𝑟𝑟 称为该张量的秩或阶(与矩阵的秩和阶均无关系)。
数据预处理(data preprocessing)是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。
监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据,
乍一看,它们似乎很简单,只是一系列的项,对吧?但是深入挖掘,你会发现一些惊喜。把它们称为 JavaScript 有时令人困惑的本质的又一次致意。
逻辑回归,简称LR,它的特点是能够将我们的特征输入集合转化为0和1这两类的概率。一般来说,回归不用在分类问题上,但逻辑回归却能在二分类(即分成两类问题)上表现很好。
今天进行磁盘整理,发现一个奇怪的文件SimilarityTable_1:下面是我的C盘整理后的结果 卷 (C:) 卷的大小 = 15.62 GB 簇的大小 = 4 KB 已使用空间 = 11.65 GB 可用空间
【新智元导读】亚马逊也被吹上“flow”的风口:继Facebook昨天公开其深度学习训练平台FBLearner Flow细节,亚马逊今日下午突然宣布开源其深度学习和机器学习工具DSSTNE,并表示与相比其他深度学习工具,DSSTNE尤其擅于训练稀疏数据。近年来,谷歌,FB和OpenAI先后搭建平台,亚马逊也宣布工具开源,人工智能系统未来开源趋势已成,国内公司何时跟上国际潮流? 2016年5月11日下午,亚马逊在GitHub网站将其深度学习和机器学习工具DSSTNE开源(译注:DSSTNE与英语“desti
Standardization即标准化,尽量将数据转化为均值为零,方差为一的数据。
岭回归,又称L2正则化,是一种用于解决多重共线性问题的线性回归技术。多重共线性是指自变量之间存在高度相关性的情况,这会导致普通最小二乘法(OLS)估计的不稳定性,使得模型的预测性能下降。岭回归通过在损失函数中添加一个正则化项来解决这个问题,其数学表达式如下:
Scipy 提供了处理稀疏矩阵的工具,这对于处理大规模数据集中的稀疏数据是非常有效的。本篇博客将深入介绍 Scipy 中的稀疏矩阵功能,并通过实例演示如何应用这些工具。
学习和预测用户的反馈对于个性化推荐、信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用。在这些领域,用户的反馈行为包括点击、收藏、购买等。本文以点击率(CTR)预估为例,介绍常用的CTR预估模型,试图找出它们之间的关联和演化规律。
XGBoost是Extreme Gradient Boosting的缩写,是一个非常流行的开源机器学习库,以其高性能和出色的准确性而闻名。它已广泛应用于各个领域,包括数据科学、金融和在线广告。
因子分解机(Factorization Machine, FM)是由Steffen Rendle提出的一种基于矩阵分解的机器学习算法。
咦咦咦,各位小可爱,我是你们的好伙伴——bug菌,今天又来给大家普及Java SE相关知识点了,别躲起来啊,听我讲干货还不快点赞,赞多了我就有动力讲得更嗨啦!所以呀,养成先点赞后阅读的好习惯,别被干货淹没了哦~
CVPR2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
使用表格数据进行深度学习的最简单方法是通过fast-ai库,它可以提供非常好的结果,但是对于试图了解幕后实际情况的人来说,它可能有点抽象。因此在本文中,介绍了如何在Pytorch中针对多类分类问题构建简单的深度学习模型来处理表格数据。
使用单一指标对某事物进行评价并不合理,因此需要多指标综合评价方法。多指标综合评价方法,就是把描述某事物不同方面的多个指标综合起来得到一个综合指标,并通过它评价、比较该事物。由于性质不同,不同评价指标通常具有不同的量纲和数量级。当各指标相差很大时,如果直接使用原始指标值计算综合指标,就会突出数值较大的指标在分析中的作用、削弱数值较小的指标在分析中的作用。为消除各评价指标间量纲和数量级的差异、保证结果的可靠性,就需要对各指标的原始数据进行特征缩放。
在线性回归中,是假设每个特征之间独立的,也即是线性回归模型是无法捕获特征之间的关系。 为了捕捉特征之间的关系,便有了FM分解机的出现了。 FM分解机是在线性回归的基础上加上了交叉特征,通过学习交叉特征的权重从而得到每个交叉特征的重要性。 这个模型也经常用于点击率预估。
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果?应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法? 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法? 优化算法的功能,是通过改善训练方式,来最小化(或最大化)损失函数E(x)。 模型内部有些参数,是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的,基于这些参数,就形成了损失函数E(x)。 比如说,权重(W)
有许多方法可以用来去重,比如使用列表、集合等等,但这些方法通常只适用于一般情况。然而,当涉及到大量数据去重时,常见的 Java Set、List,甚至是 Java 8 的新特性 Stream 流等方式就显得不太合适了。在处理大量数据的需求场景下,我们不得不提及 BitMap。
机器之心发布 演讲者:王倪剑桥 腾讯 AI Lab 共有 12 篇论文入选在美国新奥尔良举行的国际人工智能领域顶级学术会议 AAAI 2018。腾讯技术工程官方号独家编译了论文《训练 L1 稀疏模型的象限性消极下降算法》(Training L1-Regularized Models with Orthant-Wise Passive Descent Algorithms),该论文被 AAAI 2018 录用为现场陈述论文 (Oral Presentation),由腾讯 AI Lab 独立完成,王倪剑桥为论文
之前分享过一篇关于围绕LR周边模型展开的文章,主要前向回顾了它与Linear Regression的关系,后向介绍了它与Softmax Regression以及Linear SVM的关系,同时延伸了它与Factorization Machine的联系以及它与Multiple Layer Perceptron的关联。记得有朋友在底下评论说MF和FM到底有啥区别和联系,希望能够真正把他们搞懂,因此文本的目的就在于此。概括一句话就是:FM是MF的全能版本,MF是FM的一种简单存在形式。
在线性回归中,是假设每个特征之间独立的,也即是线性回归模型是无法捕获特征之间的关系。为了捕捉特征之间的关系,便有了FM分解机的出现了。FM分解机是在线性回归的基础上加上了交叉特征,通过学习交叉特征的权重从而得到每个交叉特征的重要性。这个模型也经常用于点击率预估。
Matrix Factorization 是一种协同过滤思想的方法,用于物品推荐和评分预测。 YAHOO 团队在 Netflix Prize 应用 Matrix Factorization 并取得较好的成绩,效果远超传统协同过滤方法 [1],我们在下文详细展开介绍。 MF 可以把用户 - 物品评分矩阵分解,得到用户、物品特征矩阵: R_{u \times i} = P_{u \times k} Q_{i \times k} ^T \\ \hat r_{ui} = q_i^T p_u 其中 R 是用户
每天给你送来NLP技术干货! ---- 编译:王小新,来源:量子位 在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果?应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法? 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法? 优化算法的功能,是通过改善训练方式,来最小化(或最大化)损失函数E(x)。 模型内部有些参数,是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的,基于这些参数,就形成了损失函数E(x)。 比如说,权重(W)
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, CART
SASRec_Self-Attentive Sequential Recommendation(ICDM18)
协同过滤是推荐系统恒久不变的主题。随着时间的推移,它也不再是那个经典的、苍老的协同过滤,反而在各大顶会中洗练出了更花哨的光华,例如:
统计空值 # print(data.isnull().any()) # print(data[data.isnull().values==True]) 下面是统计空值的个数 import pandas as pd import numpy as np data={ 'a':[1,2,3,4], 'b':[3,5,np.nan,np.nan], 'c':[np.nan,0,np.nan,0], } df=pd.DataFrame(data) print(df) 创建了一个df,输出如
今天给大家分享如何基于机器学习建模全能包scikit-learn进行特征工程feature-engineering。
本文针对 ILSVRC14 提出了一个名叫 Inception 的深度卷积网络架构,主要是通过充分利用网络内的计算资源来提升网络性能,具体是通过在增加网络的宽度和深度同时控制住计算量来实现的。小尺寸滤波器组合 + 1*1滤波器降维
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