通过解析源代码，我们发现，skfeature中最大相关最小冗余方法仅适用于分类问题中的离散特征，因为它计算过程中使用的是计算离散情形下的互信息 (MI)的公式。...# 因此我们通过将float转换为int而把所有连续变量转换为离散变量 # 此转换仅用于演示目的 train_set = X[0:100,:].astype(int) test_set = X[100...通过解析源代码，我们发现，skfeature中CFS的实现也仅适用于分类问题中的离散特征。...# 因此我们通过将float转换为int而把所有连续变量转换为离散变量 # 此转换仅用于演示目的 train_set = X[0:100,:].astype(int) test_set = X[100...# 因此我们通过将float转换为int而把所有连续变量转换为离散变量 # 此转换仅用于演示目的 train_set = X[0:100,:].astype(int) test_set = X[100
如何将社交关系与用户属性一起融入整个推荐系统就是关键。...node2vec主要用于处理网络结构中的多分类和链路预测任务，具体来说是对网络中的节点和边的特征向量表示方法。...视频推荐，论文是在我做完结构设计和流程设计后看到的，其中模型架构的思想和我们不谋而合，还解释了为什么要引入DNN（后面提到所有的feature将会合并经历几层全连接层）：引入DNN的好处在于大多数类型的连续特征和离散特征可以直接添加到模型当中...（b）用户标签特征处理 根据步骤a中用户属性信息和已有的部分受众标签系统。利用GBDT算法（可以直接用xgboost）将没有标签的受众全部打上标签。这个分类问题中请注意处理连续值变量以及归一化。...（g）分别计算种子用户和潜在目标用户的向量集 并比对相似性，我们使用的是余弦相似度计算相似性，将步骤f得到的用户特征向量集作为输入x,y，代入下面公式计算相似性： 使用余弦相似度要注意：余弦相似度更多的是从方向上区分差异
一般来讲，前面所示的例子称为回归，其基于连续的输出值。相反，如果只有一个离散量表示的结果（称为类别），则该过程被称为分类。有时，除了预测实际的类别，最好是确定其概率分布。...这意味着通过离散概率分布可以更好地描述实际输出，例如，使26个字母表示的连续值归一化，使得它们的总和为1。 下图是一个具有两个特征的数据集的分类实例，该实例是一个线性问题。...然而，现实生活中的分类问题往往存在着部分重叠的边界，这意味着根据特征考虑某些点时具有不确定性。 分类问题还可以从概率分布的角度进行解释，可以将每个椭圆看成是用最小和最大方差界定的多元高斯分布的面积。...在过去几年中，通过在深度神经网络中使用许多经典算法，来学习玩Atari视频游戏（注：Atari video games，美国流行的电子游戏）的最佳策略，并教授agent如何将正确的动作与表示状态的输入（...通常是屏幕截图或内存转储）相关联。
而将非数值型数据转换为数值型数据的最佳方法是：将所有分类或顺序变量的值域从一列多值的形态转换为多列只包含真值的形态，其中国真值可以用 True、False 或0、1的方式来表示。...但是从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部的特征。 小数据分布不均衡：这种情况下整体数据规模小，并且占据少量样本比例的分类数量也少，这会导致特征分布的严重不均衡。...数据离散化操作大多是针对连续数据进行的，处理之后的数据值域分布将从连续属性变为离散属性，这种属性一般包含2个或2个以上的值域。 1....针对时间数据 针对时间数据的离散化主要用于以时间为主要特征的数据集中粒度转换，离散化处理后将分散的时间特征转换为更高层次的时间特征。...针对连续数据 针对连续数据的离散化是主要的离散化应用，在分类或关联分析中应用尤其广泛。主要分为两种，一类是将连续数据划分为特定区间的集合，一类是将连续数据划分为特定类。
具体而言，一种新颖的相对大小标记化将标量数值特征值转换为精细离散的高维标记，而一种内部特征注意方法则将特征值与相应的特征名称集成在一起。...数值特征的连续性：与图像和文本数据不同，表格数据中的数值特征具有广泛的值范围，这使得直接将这些数值特征输入到预训练的语言模型中变得困难，因为语言模型通常处理离散的文本表示。...TP-BERTa通过以下方式来提高模型在表格数据上的性能： 相对大小标记化（Relative Magnitude Tokenization）：将数值特征值转换为离散的、高维的标记，以便在语言模型的词汇表中表示...这种方法受到特征分箱（feature binning）技术的启发，使用 C4.5 决策树算法对数值特征进行分箱，将连续的数值值转换为对应的分箱索引。...TP-BERTa通过相对大小标记化（RMT）将数值特征转换为离散的标记，并使用内部特征注意力（IFA）模块来整合特征名称和数值。
至此，我们我们可以从概率模型中构造分类器，朴素贝叶斯分类器包括了这种模型和相应的决策规则。一个普通的规则就是选出最有可能的那个：这就是大家熟知的最大后验概率（MAP）决策准则。...当特征值为连续型时： 通常的假设这些连续数值为高斯分布。例如，假设训练集中某个连续特征x。首先我们对数据类别分类，然后计算每个类别中x的均值和方差。...处理连续数值问题的另一种常用的技术是通过离散化连续数值的方法，通常，当训练样本数量较少或者是精确的分布已知时，通过概率分布的方法是一种更好的选择。...这样就将每条评论转换为一个向量。 假设特征之间是相互独立的，该例子就转换为连续型的贝叶斯分类器。当然，这里也可以用这个词语的词频来作为特征，这时该例子为离散型的贝叶斯分类器，这里我们用TF-IDF值。...但缺点是，对输入数据比较敏感，而且贝叶斯分类器是假设特征之间相互独立，而往往实际例子中特征之间都有相互联系，所以对于特征之间相关性较强的运用场景，准确率上会有一定损失；并且连续型的特征是假设该特征满足高斯分布
之后，定义了一些测试邮件并使用CountVectorizer将其转换为特征向量。最后，使用训练好的分类模型对测试集进行分类预测，并输出预测结果。...然而，在现实问题中，特征之间可能存在相关性，这使得朴素贝叶斯算法会忽略特征之间的相互关系，从而导致分类结果存在一定的偏差。...因为朴素贝叶斯算法基于特征条件独立性假设，而在数据不平衡情况下，模型容易偏向于样本较多的类别。对连续变量的处理： 朴素贝叶斯算法通常假设特征是离散的，对于连续变量，需要将其离散化处理。...这种离散化操作可能会丢失一些信息，导致对连续特征的建模不够准确。零概率问题： 当某个特征在训练集中未出现过，或某个特征与类别的组合在训练集中没有出现时，朴素贝叶斯算法会将其概率估计为零。...类似的分类算法包括：高斯朴素贝叶斯算法（Gaussian Naive Bayes）： 针对连续变量特征，使用高斯分布估计特征的概率分布，而不需要进行离散化处理。
决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；而决策树是对每一个特征做一个划分。...对于回归树（目标变量为连续变量）：同一层所有分支假设函数的平方差损失 对于分类树（目标变量为离散变量）：使用基尼系数作为分裂规则。...倾向于选择水平数量较多的变量，可能导致训练得到一个庞大且深度浅的树；另外输入变量必须是分类变量（连续变量必须离散化）；最后无法处理空值。 C4.5选择了信息增益率替代信息增益作为分裂准则。...连续属性的分裂只能二分裂，离散属性的分裂可以多分裂，比较分裂前后信息增益率，选取信息增益率最大的。 CART以基尼系数替代熵；最小化不纯度而不是最大化信息增益。既可以用于分类也可以用于回归。...随机森林分类效果（错误率）与两个因素有关： 森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大； 森林中每棵树的分类能力：每棵树的分类能力越强，整个森林的错误率越低。
（2）离散LR依然是二分类问题场景的首选方案，LR加上良好的特征工程足以解决大部分实际问题。...那接下来的做法就是：由于weight矩阵是个对称阵，我们可以用factorization来处理这个对称阵，把它转换为一个小矩阵乘以这个小矩阵的转置，这样就会大大减少我们所需要训练的参数： 7、PNN的效果...3层： 《用户在线广告点击行为预测的深度学习模型》还有其它一些数值配置 三、关于FNN/PNN的一些讨论 部分观点来自 《闲聊DNN CTR预估模型》 1、关于embedding 从离散到连续， embedding...确实是非常合适的方案， embedding可以把离散特征嵌入到高纬连续空间， 而且embedding 可以通过BP训练求解。...DNN 虽然已经是非常常见的模型了， 而且工业界应用非常广泛了， 但是杀鸡焉用牛刀， 离散LR依然是二分类问题场景的首选方案。
一个连续，一个离散 Value-Base，对于连续动作空间问题，虽然可以将动作空间离散化处理，但离散间距的选取不易确定。...过大的离散间距会导致算法取不到最优action，会在这附近徘徊，过小的离散间距会使得action的维度增大，会和高维度动作空间一样导致维度灾难，影响算法的速度。 ...Policy-Based适用于连续的动作空间，在连续的动作空间中，可以不用计算每个动作的概率，而是通过Gaussian distribution （正态分布）选择action。 3....前海征信大数据算法：风险概率预测 【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目，让你掌握深度学习图像分类 VGG16迁移学习，实现医学图像识别分类工程项目 特征工程(一) 特征工程...(二) :文本数据的展开、过滤和分块 特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF 特征工程(四): 类别特征 特征工程(五): PCA 降维 特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠
决策树 决策树可以从两个视角理解。 If-Then规则的集合 定义在特征空间与类空间上的条件概率分布 ?...算法 分裂标准 树类型 特征类型 缺失 剪枝 任务 ID3 信息增益 多叉 离散 No 无剪枝 分类 C4.5 信息增益比 多叉 离散/连续 Yes 有剪枝 分类 CART 基尼系数 二叉 离散/连续...Yes 有剪枝 分类/回归 一些其它差异 C4.5优化ID3，主要体现在节点分支计算方式，解决ID3偏向取值较多的属性 特征使用，多分的ID3和C4.5分类变量只使用一次，CART可多次使用 CART...回归任务，用平方误差最小准则选特征，用样本点均值做回归预测值 C4.5如何处理连续特征 连续值不再有限，不能直接取其可能取值划分，可采用二分法(bi-partition)。...和连续属性 ? ，其有 ? 个不同取值，从小到大排序得 ? ，则划分点可以依次选取测试 ? 注意，与离散属性不同，若当前节点划分属性为连续特征，该属性还可作其为后代节点的划分属性。
引入架构超参数来松弛离散搜索空间，并求解Bi-level优化问题迭代优化架构参数和边上的连接权值。 使用了两种训练技术用于缓解连续架构和的离散架构之间的性能差距。...从自底向上的角度来看，深度CTR预测模型有三个基本阶段:（i）输入转换（离散输入特征映射为连续Embedding），（ii）建模不同的特征交互，（iii）多交互方式集成（如DeepFM集成了基于FM和DNN...搜索策略 和Darts模型一样，AutoPI也是使用离散空间连续化的方式，通过求解Bi-level优化问题来学习模型参数和边上的连接参数。...对于每一个cell，目标是 中从选择最合适的操作来连接两个节点。连续放松的关键是组合优化问题转换为找到一组合适的权重 来组合 之间所有的操作算子。...我们在搜索过程中获得了验证集上性能最好的体系结构参数，然后将连续体系结构编码转换为离散体系结构编码。具体的，在体系结构参数搜索完成后，我们可以保留前 个最强的算子（这篇论文中 ）。
第二阶段，某些商品光从用户的属性标签找不到联系，而根据商品本身的内容联系倒是能发现很多有趣的推荐目标，它在某些场景中比基于相似用户的推荐原则更加有效。...如何将社交关系与用户属性一起融入整个推荐系统就是关键。...node2vec主要用于处理网络结构中的多分类和链路预测任务，具体来说是对网络中的节点和边的特征向量表示方法。...视频推荐，论文是在我做完结构设计和流程设计后看到的，其中模型架构的思想和我们不谋而合，还解释了为什么要引入DNN（后面提到所有的feature将会合并经历几层全连接层）：引入DNN的好处在于大多数类型的连续特征和离散特征可以直接添加到模型当中...（b）用户标签特征处理 根据步骤a中用户属性信息和已有的部分受众标签系统。利用GBDT算法（可以直接用xgboost）将没有标签的受众全部打上标签。这个分类问题中请注意处理连续值变量以及归一化。
2）作用 针对一些数值连续特征的方差不稳定，特征值重尾分布我们需要采用Log化来调整整个数据分布的方差，属于方差稳定型数据转换。...Box-Cox变换之后，可以一定程度上减小不可观测的误差和预测变量的相关性。...使用one-hot编码，将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点。将离散型特征使用one-hot编码，会让特征之间的距离计算更加合理。...将离散特征通过one-hot编码映射到欧式空间，是因为，在回归、分类、聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的，而我们常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算。...在实际应用中，这类特征工程能极大提升模型的性能。 因为定性特征表示某个数据属于一个特定的类别，所以在数值上，定性特征值通常是从0到n的离散整数。
one-hot编码 分类变量（定量特征）与连续变量（定性特征）。我们训练模型的变量，一般分为两种形式。以年收入增长率为例，如果取值为0-1之间任意数，则此时变量为连续变量。...如果把增长率进行分段处理，表示成如下形式：[0,0.3],(0.3,0.6],(0.6,1]，那么此时变量为分类变量。 特征转换。对于分类变量，建模时要进行转换，通常直接转换为数字。...2,对于一些模型，比如逻辑回归或计算距离时，无法对分类值直接进行计算。 直接转换为数字，也会带来一些问题： 1,转换为数字后，默认为连续变量，违背最初设计，影响效率。...2,转换后的值会影响同一特征在样本中的权重。比如转换为1000和转换为1对模型影响明显不同。 因此，需要更好的编码方式对特征进行转换。 one-hot编码。...比如用LR算法做模型，在数据处理过程中，可以先对连续变量进行离散化处理，然后对离散化后数据进行one-hot编码，最后放入LR模型中。这样可以增强模型的非线性能力。 R语言举例。
通常，我们希望决策树能够低复杂度的拟合训练数据，达到良好的分类效果，但是从若干个决策树中选取最优的决策树是一个NP完全问题。常用的决策树算法有ID3，C4.5，CART。 ?...特征A的基尼指数定义为： ? ? 彼此间差异 从样本类型角度 ID3只能处理离散型变量，而C4.5和CART都可以处理连续型变量。...C4.5处理连续型变量时，通过对数据排序之后找到类别不同的分割线作为切分点，根据切分点把把连续属性转换为布尔型，从而将连续型变量转换成多个取值区间的离散型变量。...而对于CART，由于其构建时每次都会对特征进行二值划分，因此可以可以很好的适用于连续型变量。...从应用角度 ID3和C4.5只能用于分类任务，而CART(Classification and Regression Tree,分类回归树)既可以用于分类，也可以用于回归任务（回归树使用最小平方误差准则
逻辑回归输出的是离散型变量，用于分类，线性回归输出的是连续性的，用于预测。逻辑回归是用最大似然法去计算预测函数中的最优参数值，而线性回归是用最小二乘法去对自变量量关系进行拟合。...Q2: 连续特征的离散化：在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？例如CTR预估中，特征大多是离散的，这样做的好处在哪里？...答：在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点： 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代，容易扩展；...先说结论，如果在损失函数最终收敛的情况下，其实就算有很多特征高度相关也不会影响分类器的效果。可以认为这100个特征和原来那一个特征扮演的效果一样，只是可能中间很多特征的值正负相消了。...为什么我们还是会在训练的过程当中将高度相关的特征去掉？ 去掉高度相关的特征会让模型的可解释性更好 可以大大提高训练的速度。
特征工程特征工程本质是一项工程活动，它目的是最大限度地从原始数据中提取并加工特征以供模型或者算法使用。...特征的值不应该超出语义范围或者业务知识范围。例如：“季节”特征不应该出现除了春夏秋冬外的其他季节。与目标变量相关性高的特征（包括正相关和负相关），这样的特征是“ 强特征“。2....Feature-engineFeature-engine 是一个开源特征工程Python库，保留Scikit-learn功能，支持使用 fit( )函数 和 transform()函数从数据中学习，然后进行特征转换...分类编码器可以将包含字符串作为值的变量转换为数值变量。...离散化可以连续变量的值排序为离散的数值，也称为箱或桶。
研究人员经过调研发现，以往对MI-EEG信号进行分类的方法，由于缺乏时频特征，分类效果不是很理想。在该项研究中，研究人员采用离散小波变换(DWT)对脑电信号进行变换，并提取其有效系数作为时频特征。...实验结果展示了，GRNN和LSTM具有更高的分类精度，有助于相关RNN在MI-EEG处理中的进一步研究和应用。 运动想象(MI)是BCI领域的一个重要研究课题。...一个是“想象右手动作”，另一个是“想象左手动作”。为了建立采样模型，研究人员从每个通道获取了每个想象动作的9秒脑电图信号。对提取出来的脑电波信号进行DWT变换，得到其频域频谱。...对于MI-EEG信号，将想象的左手和右手转换为左右旋转轮椅，同时将眨眼信号转换为前进/紧急停止。为了加快脑电信号的提取和处理，将间隔调整为1 s。但是这些修改导致失去一些功能。...研究人员将LSTM和GRNN两种深度学习模型嵌入脑机接口系统进行MI-EEG信号分类，以识别两种想象运动，例如想象左右手动作。
也就是说，无论是回归还是分类问题，无论特征是离散的还是连续的，无论属性取值有多个还是两个，内部节点只能根据属性值进行二分。...（也可以重采样，但是 AdaBoost 没这么做）； 如何将弱分类器组合成强分类器。 AdaBoost 的做法： 提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，降低那些被正确分类的样本的权值。...为什么LR的输入特征一般是离散的而不是连续的？...在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点： 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； 稀疏向量内积乘法运算速度快...李沐少帅指出，模型是使用离散特征还是连续特征，其实是一个“海量离散特征+简单模型” 同 “少量连续特征+复杂模型”的权衡。既可以离散化用线性模型，也可以用连续特征加深度学习。
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