机器学习的模型训练越来越自动化，但特征工程还是一个漫长的手动过程，依赖于专业的领域知识，直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤，虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。
没有什么是一成不变的，尤其是在数据科学领域。毕竟，一些库、算法、工具一直在更新迭代。
机器学习是朝着更高的易用性、更低的技术门槛、更敏捷的开发成本的方向去发展，且Auto-ML或者Auto-DL的发展无疑是最好的证明。因此花费一些时间学习了解了Auto-ML领域的一些知识，并对Auto-ML中的技术方案进行归纳整理。
个人以为，机器学习是朝着更高的易用性、更低的技术门槛、更敏捷的开发成本的方向去发展，且AutoML或者AutoDL的发展无疑是最好的证明。因此花费一些时间学习了解了AutoML领域的一些知识，并对AutoML中的技术方案进行归纳整理。
将机器学习的方法推广到新问题仍然存在着不小的挑战，其中最严峻的问题之一，就是人工提取特征的复杂性和高时间耗费性，本文就将带你了解自动化特征提取方法。
特征工程是指以已有的数据为基础，根据专业领域的知识和经验，构造新的特征，获取高效准确的模型的过程。该过程是机器学习的关键，大部分工作需要依靠人力，耗费时间和精力。
特征工程(feature engineering)指的是：利用领域知识和现有数据，创造出新的特征，用于机器学习算法。
【导读】近年来，我们在自动模型选择和超参数调优方面取得了进展，但机器学习流程中最重要的方面-- 特征工程，在很大程度上被我们所忽略。在本文中，我们将使用 Featuretools 库来了解自动化特征工程如何改变并优化机器学习的工作方式。
任何参与过机器学习比赛的人，都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性，它决定了你在比赛排行榜中的位置。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41
业内常说数据决定了模型效果上限，而机器学习算法是通过数据特征做出预测的，好的特征可以显著地提升模型效果。这意味着通过特征生成（即从数据设计加工出模型可用特征），是特征工程相当关键的一步。
本文简要介绍特征工程的基本组成部分，并用直观的示例理解它们，最后给出使用Python Featuretools库实现自动化特征工程的操作过程。
收集原始数据、合并数据源、清洗数据、特征工程、模型构建、超参数调优、模型验证和设备部署。
随着科技发展，银行陆续打造了线上线下、丰富多样的客户触点，来满足客户日常业务办理、渠道交易等客户需求。面对着大量的客户，银行需要更全面、准确地洞察客户需求。在实际业务开展过程中，需要发掘客户流失情况，对客户的资金变动情况预判；提前/及时针对客户进行营销，减少银行资金流失。本次竞赛提供实际业务场景中的客户行为和资产信息为建模对象，一方面希望能借此展现各参赛选手的数据挖掘实战能力，另一方面需要选手在复赛中结合建模的结果提出相应的营销解决方案，充分体现数据分析的价值。
目前，当企业想用机器学习解决问题时，他们往往需要一个团队。即使是一个非常简单的问题，也需要多位数据科学家、机器学习专家以及领域专家共同商定优先事项并交换数据和信息。 这个过程往往效率低下，需要数月时间才能获得结果。并且这也只能解决当下的问题。下一次再出现问题时，企业必须重复上述过程。 麻省理工学院（MIT）的一群研究人员想知道，“如果我们尝试另一种策略会怎么样？如果我们创建自动化工具，让主题专家能够使用机器学习自己解决这些问题呢？” 过去五年，MIT信息与决策系统实验室首席研究科学家Kalyan Vee
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。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。
从事机器学习相关岗位的同学都知道这样一句话：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。在数据确定的情况下，那么特征工程就成了唯一可供发挥的关键步骤。广义来讲，特征工程包括特征提取、特征衍生以及特征选择等等，今天本文就来分享Python中的一个特征工程相关的库——featuretools，可自动化快速实现特征提取和特征衍生的工作，对加速机器学习建模和保证特征工程效果都非常有帮助。
下图是文本到文本框架的示意图。每个任务都使用文本作为模型的输入，通过训练生成一些目标文本。
介 绍 创造出具有自我学习能力的机器——人们的研究已经被这个想法推动了十几年。如果要实现这个梦想的话，无监督学习和聚类将会起到关键性作用。但是，无监督学习在带来许多灵活性的同时，也带来了更多的挑战。 在从尚未被标记的数据中得出见解的过程中，聚类扮演着很重要的角色。它将相似的数据进行分类，通过元理解来提供相应的各种商业决策。 在这次能力测试中，我们在社区中提供了聚类的测试，总计有1566人注册参与过该测试。如果你还没有测试过，通过阅读下面的文章，你可以统计一下自己能正确答对多少道题。 总结果 下面是分数的分布
吴立德老师亲自讲解前馈神经网络和BP算法，让初学者对基础更加了解，对以后网络的改建和创新打下基础，值得好好学习！希望让很多关注的朋友学习更多的基础知识，打下牢固的基石，也非常感谢您们对我们计算机视觉战
以前的博文大部分都写的非常详细，有很多分析过程，不过写起来确实很累人，一般一篇好的文章要整理个三四天，但是，时间越来越紧张，后续的一些算法可能就以随记的方式，把实现过程的一些比较容易出错和有价值的细节部分加以描述，并且可能需要对算法本身有一定了解的朋友才能明白我所描述的一些过程了。
在C语言中含有许多丰富的数据类型，比如用整形类型来描述整数，用浮点类型来描述小数，用字符型来描述字符。
1. Google Brain发布2017年总结贴，感觉今年vision方面已经没什么进展了，AutoML还是优先级最高的 链接：https://research.googleblog.com/
继去年上半年一鼓作气研究了几种不同的模版匹配算法后，这个方面的工作基本停滞了有七八个月没有去碰了，因为感觉已经遇到了瓶颈，无论是速度还是效率方面，以当时的理解感觉都到了顶了。年初，公司业务惨淡，也无心向佛，总要找点事情做一做，充实下自己，这里选择了前期一直想继续研究的基于离散夹角余弦相似度指标的形状匹配优化。
求叶子的数量：递归来求 第一种写法： //计算叶子的数量 int getLeafNum(BinaryNode* root) { if (root == NULL) return 0; 叶子的数量:这里不能用局部遍量，因为局部遍量生存周期只有在当前函数 static int num=0; //当左子树和右子树都等于NULL时，为叶子 if (root->lchild == NULL && root->rchild == NULL) { num++; } //通过递归记录有几个叶
本文作者 Saurav Kaushik 是数据科学爱好者，还有一年他就从新德里 MAIT 毕业了，喜欢使用机器学习和分析来解决复杂的数据问题。看看以下40道题目，测试下你能答对多少。 作者 | Saurav Kaushik 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 介绍 创造出具有自我学习能力的机器——人们的研究已经被这个想法推动了十几年。如果要实现这个梦想的话，无监督学习和聚类将会起到关键性作用。但是，无监督学习在带来许多灵活性的同时，也带来了更多的挑战。 在从尚未被标记的数据中得出见解的过程
最近有几位球友问我，不知道怎么使用单调栈解决实际问题，今天我通过一道leetcode题目，来详细解读如何使用单调栈。
机器学习越来越多地从人工设计模型转向使用 H20、TPOT 和 auto-sklearn 等工具自动优化的工具。这些库以及随机搜索（参见《Random Search for Hyper-Parameter Optimization》）等方法旨在通过寻找匹配数据集的最优模型来简化模型选择和机器学习调优过程，而几乎不需要任何人工干预。然而，特征工程作为机器学习流程中可能最有价值的一个方面，几乎完全是人工的。
逻辑回归是简单的广义线性模型，模型的拟合能力很有限，无法学习到特征间交互的非线性信息：一个经典的示例是LR无法正确分类非线性的XOR数据，而通过引入非线性的特征（特征生成），可在更高维特征空间实现XOR线性可分，如下示例代码：
任何眼动跟踪器所必需的事情之一是准确跟踪眼睛中心。这简单的可以理解为先找到了你最感兴趣的区域。方法是用图像梯度和点积来创建理论上在图像最突出的圆的中心处最大的函数。
AutoML是指自动机器学习。它说明了如何在组织和教育水平上自动化机器学习的端到端过程。机器学习模型基本上包括以下步骤：
在机器学习的各个子领域中，特征工程都扮演着重要的角色。业界有这么一句话，数据和特征决定了机器学习算法的上限，而模型、算法的选择和优化只是在不断逼近这个上限。通过运用领域知识，在原始数据集中构造解释变量，有利于机器学习模型预测目标。传统的特征工程方法是运用与问题相关的领域专业知识，从数据集中提取特征。我们称之为手动特征工程，手动特征工程的缺点在于繁琐耗时，对于不同的问题需要重新开始，过于依赖人的经验与判断。因此，研发自动特征工程就尤为重要。
表格数据的特征工程本是一个模块化过程，目标是对数据集进行编码以获得更好的模型精度。
Root 编译整理自TechCrunch & Feature Labs 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 建模数据科学家的活难度很大。 得洞察big data背后的本质，从海量复杂的原始数据中创建出有价值的特征，才能搭建出高质有效的机器学习算法。 而特征的创建要求建模数据科学家有对数据有深入的了解、极端敏感的直觉、以及扎实的行业相关知识。 即便是老司机，现阶段的人肉创建特征，还是很耗时烧脑，也不可避免会出错。 Feature Labs（特征实验室），这家打娘胎就在MIT的研究机构，致力于帮助数据科学家
来源丨网络 推荐阅读：终于来了，【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营！! AutoML是指自动机器学习。它说明了如何在组织和教育水平上自动化机器学习的端到端过程。机器学习模型基本上包括以下步骤： 数据读取和合并，使其可供使用。 数据预处理是指数据清理和数据整理。 优化功能和模型选择过程的位置。 将其应用于应用程序以预测准确的值。 最初，所有这些步骤都是手动完成的。但是现在随着AutoML的出现，这些步骤可以实现自动化。AutoML当前分为三类： 用于自动参数调整的AutoML（相对基本的类型） 用于非深
偏导数刻画了函数沿坐标轴方向的变化率，但有些时候还不能满足实际需求。为了研究函数沿着任意方向的变化率，就需要用到方向导数。
特征的挖掘，是一个 算法工程师 or 数据挖掘工程师，最最最基本的能力。实际业务中，许多数时候数据源和建模目标都是确定的，这时候特征工程几乎就决定了最终模型的业务效果。即使是表示学习横行的当下，在风控和推荐系统中依然大量的使用着手工的特征进行建模。本文将介绍机器学习中的2大类特征深入挖掘方法（特征聚合&特征交叉），以及其中35种特征衍生方案。希望能为对此处经验较少的读者提供一些帮助。
大数据文摘字幕组作品 翻译：Iris W、李文浩、龙牧雪 后期：龙牧雪 机器学习中，非凸优化中的一个核心问题是鞍点的逃逸问题。梯度下降法（GD，Gradient Descent）一般可以渐近地逃离鞍点，但是还有一个未解决的问题——效率，即梯度下降法是否可以加速逃离鞍点。 加州大学伯克利分校教授Michael I. Jordan（吴恩达的导师）就此做了研究，即，使用合理的扰动参数增强的梯度下降法可有效地逃离鞍点。在去年旧金山的O'Reilly和Intel AI Conference，他就此研究做了一次演讲。
JDK ：给Java开发人员使用的工具包，包括Java的开发工具，也包括JRE。其中开发工具中包括编译工具（javac.exe）、运行工具(java.exe)、打包工具（jar.exe）等。 JRE ：Java的运行环境，包括Java虚拟机和Java程序运行所需的核心类库。 JVM ：Java虚拟机。 两者之间的关系： JDK=JRE+开发工具 JRE=JVM+核心类库
湍流促进了物理系统中跨尺度的能量/信息快速传输。这些特性对大脑功能很重要，但目前尚不清楚大脑内部的动态主干是否也表现出动荡。利用来自1003名健康参与者的大规模神经成像经验数据，我们展示了类似湍流的人类大脑动力学。此外，我们还建立了一个耦合振荡器的全脑模型，以证明与数据最匹配的区域对应着最大发达的湍流样动力学，这也对应着对外部刺激处理的最大敏感性(信息能力)。该模型通过遵循作为布线成本原则的解剖连接的指数距离规则来显示解剖学的经济性。这在类似湍流的大脑活动和最佳的大脑功能之间建立了牢固的联系。总的来说，我们的研究结果揭示了一种分析和建模全脑动态的方法，表明一种湍流样的动态内在主干有助于大规模网络通信。 2.简介
尽管表面拉普拉斯算法可能抵消的容积传导和对表面电位数据记录参考的不利影响，电生理学学科一直不愿采用这种方法进行数据分析。这种顾虑的原因是多方面的，往往涉及到对潜在转换性质的不熟悉、感知到的数学复杂性的威胁，以及对信号损失、密集电极排列需求或噪声敏感性的担忧。我们回顾了容积传导和允许任意选择脑电参考所引起的缺陷，以一种直观的方式描述了表面拉普拉斯变换的基本原理，并举例说明了常见参考模式（鼻子、连接乳突、平均）和用于频繁测量的EEG频谱（theta， alpha）以及标准ERP成分（如N1或P3）的表面拉普拉斯转换之间的差异。我们特别回顾了表面拉普拉斯算法普遍应用中的一些常见的局限，这些局限可以通过适当选择样条弹性参数和正则化常数进行球面样条内插来有效地解决。我们从实用主义的角度认为，这些局限不仅是没有根据的，而且一直使用表面电位对脑电图和ERP研究的进展构成了相当大的障碍。本文发表在International Journal of Psychophysiology杂志。
优化器是机器学习中很重要的一个环节。当确定损失函数时，你需要一个优化器使损失函数的参数能够快速有效求解成功。优化器很大程度影响计算效率。越来越多的超参数调整是通过自动化方式完成，使用明智的搜索在更短的时间内找到最佳超参组合，无需在初始设置之外进行手动操作。
一、边缘检测的概念 边缘检测是图像处理与计算机视觉中极为重要的一种分析图像的方法，至少在我做图像分析与识别时，边缘是我最喜欢的图像特征。边缘检测的目的就是找到图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合，表现出来往往是轮廓。如果图像中边缘能够精确的测量和定位，那么，就意味着实际的物体能够被定位和测量，包括物体的面积、物体的直径、物体的形状等就能被测量。在对现实世界的图像采集中，有下面4种情况会表现在图像中时形成一个边缘。 深度的不连续（物体处在不同的物平面上）； 表面方向的不连续（如正方体的不同的两个面）； 物体材
我们在《深入浅出理解动态规划（一） | 交叠子问题》中讨论过，使用动态规划能解决的问题具有下面两个主要的性质：
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种模拟生物神经系统的结构和行为，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。ANN通过调整内部神经元与神经元之间的权重关系，从而达到处理信息的目的。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它由若干卷积层和池化层组成，尤其在图像处理方面CNN的表现十分出色。
CNN最大的优势在特征提取方面。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，避免了显示的特征抽取，而是隐式地从训练数据中进行学习；再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以网络可以并行学习，这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
中位数（又称中值，英语：Median），统计学中的专有名词，代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值，其可将数值集合划分为相等的上下两部分。对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，则中位数不唯一，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。
正文之前 Java的面向对象特性太明显了。先开篇告诉你我们的对象是啥意思，然后直截了当的告诉你，每个文件都是一个类。也就是说每个文件都可以给你传出来一种对象，然后你就面对这群文件，也就是面向对象编程就
贪心策略是指从问题的初始状态出发，通过若干次贪心选择得出最优值（或较优解）的一种解法
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