2.1 获取到的数据集介绍 数据简介 在数据集中一般： 一行数据我们称为一个样本； 一列数据我们成为一个特征； 有些数据有目标值（标签值），有些数据没有目标值（如上表中，电影类型就是这个数据集的目标值...数据类型构成： 数据类型一：特征值+目标值（目标值是连续的和离散的）； 数据类型二：只有特征值，没有目标值。...2.3 特征工程 2.3.1 什么是特征工程 特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。 意义：会直接影响机器学习的效果。...三、机器学习算法分类 根据数据集组成不同，可以把机器学习算法分为： 监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 3.1 监督学习 定义：输入数据是由输入特征值和目标值所组成。...在训练过程中，你可能会遇到如下问题： 训练数据训练的很好啊，误差也不大，为什么在测试集上面有问题呢？ 当算法在某个数据集当中出现这种情况，可能就出现了拟合问题。
机器学习工作流程一、什么是机器学习机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。...二、机器学习工作流程机器学习工作流程总结：1.获取数据2.数据基本处理3.特征工程4.机器学习(模型训练)5.模型评估 - 结果达到要求，上线服务 - 没有达到要求，重新上面步骤 1、获取到的数据集介绍数据简介...在数据集中一般： 一行数据我们称为一个样本一列数据我们成为一个特征有些数据有目标值（标签值），有些数据没有目标值（如上表中，电影类型就是这个数据集的目标值） 数据类型构成： 数据类型一：特征值+目标值...3、特征工程3.1、什么是特征工程特征工程(Feature Engineering)是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。...3.3 特征工程包含内容特征提取特征预处理特征降维3.4 特征工程类别介绍特征提取 将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征特征预处理通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程特征降维指在某些限定条件下
1 SVD简介 1.1 特征值分解 如果一个向量v是方阵A的特征向量，则将其可以表示为Av=λv。λ被称为特征向量v对应的特征值。...特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式： Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵，Σ是一个对角矩阵，每一个对角线上的元素就是一个特征值。一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量。...1.2奇异值分解 提取数据背后因素的方法称为奇异值分解（SVD），SVD使能够用小得多的数据集来表示原始数据集，这样做去除了噪声和冗余信息，我们可以把SVD看成是从噪声数据中抽取相关特征。...，则原始数据集就可以用如下结果来近似： 【1】重构过程示意图： （其中浅灰色区域是原始数据，深黑色区域是矩阵近似计算仅需要的数据） 【2】重构算法： 【3】运行结果：...【1】数据生成 同样保存在“svdRec.py”中 【2】SVD过程 运行结果： 截止第5个奇异值累加能量和高于总能量的90%，于是我们可以将一个11维的矩阵转换成一个
对于一个机器学习问题，数据和特征往往决定了结果的上限，而模型、算法的选择及优化则是在逐步接近这个上限。特征工程，顾名思义，是指从原始数据创建特征的过程。...特征工程将原始数据映射到机器学习特征 图 1 左侧表示来自输入数据源的原始数据，右侧表示特征矢量，也就是组成数据集中样本的浮点值集。特征工程指的是将原始数据转换为特征矢量。...进行特征工程预计需要大量时间。 映射数值 整数和浮点数据不需要特殊编码，因为它们可以与数字权重相乘。如图 2 所示，将原始整数值 6 转换为特征值 6.0 并没有多大的意义： ? 图 2....要实现这一点，我们可以定义一个从特征值（我们将其称为可能值的词汇表）到整数的映射。...作为一名机器学习工程师，你将花费大量的时间挑出坏样本并加工可以挽救的样本。即使是非常少量的“坏苹果”也会破坏掉一个大规模数据集。
下面我们针对特征值的类型来分别介绍CART算法是如何进行分类的，以及和C4.5有什么异同。 如果特征值是连续值：CART的处理思想与C4.5是相同的，即将连续特征值离散化。...m个数值就有m-1个切分点，分别使用每个切分点把连续数值离散划分成两类，将节点数据集按照划分点分为D1和D2子集，然后计算每个划分点下对应的基尼指数，对比所有基尼指数，选择值最小的一个作为最终的特征划分...4：在计算出来的各个特征的各个特征值对数据集D的基尼系数中， 选择基尼系数最小的特征A和对应的特征值a。...根据这个最优特征和最优特征值，把数据集划分成两部分D1和D2， 同时建立当前节点的左右节点，做节点的数据集D为D1，右节点的数据集D为D2. 5：对左右的子节点递归的调用1-4步，生成决策树。...由于alpha未确定，因此临界的情况是： ? 我们把这时候的alpha临界值称为误差增益率，用g(t)来表示，公示如下： ?
换句话说，通过PCA，我们把整个数据集（不含类别标签）投射到一个不同的子空间中，在MDA中，我们试图决定一个合适的子空间来区分不同类别。...假设我们的目标是减少d维的数据集，将其投影到k维的子空间上（看k我们如何来确定k呢？如何知道我们选择的特征空间能够很好的表达原始数据呢？...下文中我们会计算数据中的特征向量（主成分），然后计算散布矩阵（scatter_matrix）中（也可以从协方差矩阵中计算）。每个特征向量与特征值相关，即特征向量的“长度”或“大小”。...8.选出前k个特征值最大的特征向量 本文的例子是想把三维的空间降维成二维空间，现在我们把前两个最大特征值的特征向量组合起来，生成d*k维的特征向量矩阵W ? 结果： ?...9.将样本转化为新的特征空间 最后一步，把2*3维的特征向量矩阵W带到公式 ? 中，将样本数据转化为新的特征空间 ? 结果： ? 到这一步，PCA的过程就结束了。
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。...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。...从名字就可以看出 Robust Scaler 对异常值很健壮。它使用中位数和四分位数范围来缩放值，因此它不会受到非常大或非常小的特征值的影响。...从图中可以看到使用对数转换似乎不太适合这个数据集，它甚至会使数据偏斜，从而恶化分布。所以必须依靠其他方法来实现正态分布。
如果能够找到的话，我们就称λ是矩阵A的特征值，非零向量x是矩阵A的特征向量。 几何意义 光从上面的式子其实我们很难看出来什么，但是我们可以结合矩阵变换的几何意义，就会明朗很多。...我们令这个长度发生的变化当做是系数λ，那么对于这样的向量就称为是矩阵A的特征向量，λ就是这个特征向量对应的特殊值。 求解过程 我们对原式来进行一个很简单的变形： ?...我们将这个行列式展开： ? 这是一个以λ为未知数的一元n次方程组，n次方程组在复数集内一共有n个解。我们观察上式，可以发现λ只出现在正对角线上，显然，A的特征值就是方程组的解。...因为n次方程组有n个复数集内的解，所以矩阵A在复数集内有n个特征值。 我们举个例子，尝试一下： 假设: ? 那么 ? ，我们套入秋根公式可以得出使得 ? 的两个根 ? 有： ? ， ? 。...总结 关于矩阵的特征值和特征向量的介绍到这里就结束了，对于算法工程师而言，相比于具体怎么计算特征向量以及特征值。
深度学习实际上就是生成一个近似函数，把上面的输入值转化为可以用作特征分类的特征值。那么，特征值可以是一个数字吗？当然不行，一个数字（或者叫标量）是无法有效表示出特征的。...这一过程叫做监督学习下的训练。而计算f*(x;w)值的过程因为是正常的函数运算，我们称为前向运算，而训练过程中比较y`与实际标识id值y结果后，调整参数p的过程则是反过来的，称为反向传播。...二、深度学习技术的原理 由清晰的人脸照转化出的象素值矩阵，应当设计出什么样的函数f(x)转化为特征值呢？这个问题的答案依赖于分类问题。即，先不谈特征值，首先如何把照片集合按人正确的分类？...机器学习认为可以从有限的训练集样本中把算法很好的泛化。所以，我们先找到有限的训练集，设计好初始函数f(x;w)，并已经量化好了训练集中x->y。...当然，y-f*(x)只是示意，事实上我们得到的f*(x)只是落到各个分类上的概率，把这个概率与真实的分类相比较得到最小值的过程，我们称为损失函数，其值为loss，我们的目标是把损失函数的值loss最小化
3.特征工程 4.机器学习（模型训练） 5.模型评估 3.获取到的数据集介绍【*****】 1.专有名词 样本...类型二： 只有特征值，没有目标值 3.数据划分 训练数据（训练集） -- 构建模型 0.7--0.8...测试数据（测试集） -- 模型评估 0.2--0.3 4.数据基本处理 对数进行缺失值、去除异常值等处理 5.特征工程 1....定义 把数据转换成为机器更容易识别的数据 2.为什么需要特征工程 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...2.无监督学习 -- 仅有特征值 3.半监督学习 有特征值，但是一部分数据有目标值，一部分没有 4.强化学习 动态过程，上一步数据的输出是下一步数据的输入
分裂：分裂过程是一个二叉递归划分过程，其输入和预测特征既可以是连续型的也可以是离散型的，CART 没有停止准则，会一直生长下去； 剪枝：采用代价复杂度剪枝，从最大树开始，每次选择训练数据熵对整体性能贡献最小的那个分裂节点作为下一个剪枝对象...基尼指数反映了从数据集中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率。因此基尼指数越小，则数据集纯度越高。基尼指数偏向于特征值较多的特征，类似信息增益。...我们来看具体看一下代价复杂度剪枝算法： 首先我们将最大树称为 ，我们希望减少树的大小来防止过拟合，但又担心去掉节点后预测误差会增大，所以我们定义了一个损失函数来达到这两个变量之间的平衡。...在回归模型中，我们使用常见的和方差度量方式，对于任意划分特征 A，对应的任意划分点 s 两边划分成的数据集 和 ，求出使 和 各自集合的均方差最小，同时 和 的均方差之和最小所对应的特征和特征值划分点...C4.5 处理过程中需对数据集进行多次扫描排序，处理成本耗时较高，而 CART 本身是一种大样本的统计方法，小样本处理下泛化误差较大 ； 样本特征的差异：ID3 和 C4.5 层级之间只使用一次特征，CART
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。 特征工程本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。...对定性特征哑编码 为了使计算机能够有效地从数据集中进行机器学习，我们需要把数据库中的非数值型字段进行编码，但又不能简单地用数值来对分类属性值进行编码。...通常来说，从两个方面考虑来选择特征： 特征是否发散： 如果一个特征不发散，例如方差接近于 0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。...决策树生成的过程也就是特征选择的过程。 特征选择可以使用ITMO_FS，它是一个特征选择库，它可以为 ML 模型进行特征选择。拥有的观察值越少，就越需要谨慎处理过多的特征，以避免过度拟合。...具体过程为选取一组N个R维的正交基组成的矩阵P，然后令P左乘数据集X得到变换后的数据集的X’，进而实现了数据集的维数由N变换为R（R<N） 这样的正交变换可能会导致原本可分的空间变得不可分于是PCA问题就变成了一个正交基的优化问题
--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） 特征工程之特征缩放&特征编码 这也是特征工程系列最后一篇文章，介绍特征提取...---- 3.4 特征选择 定义：从给定的特征集合中选出相关特征子集的过程称为特征选择(feature selection)。...因此，PCA 的解法一般分为以下几个步骤： 对样本数据进行中心化处理； 求样本协方差矩阵； 对协方差矩阵进行特征值分解，将特征值从大到小排列； 取特征值前 n 个最大的对应的特征向量 W1, W2, …...这也是为什么选择前 n 个最大的特征值对应的特征向量，因为这些特征包含更多重要的信息。 PCA 是一种线性降维方法，这也是它的一个局限性。...特征构建需要很强的洞察力和分析能力，要求我们能够从原始数据中找出一些具有物理意义的特征。
基尼指数反映了从数据集中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率。因此基尼指数越小，则数据集纯度越高。基尼指数偏向于特征值较多的特征，类似信息增益。...的均方差之和最小所对应的特征和特征值划分点。表达式为： ? 其中， ? 为 ? 数据集的样本输出均值， ? 为 ? 数据集的样本输出均值。...，其中的多项式称为函数在 ? 处的泰勒展开式， ? 是泰勒公式的余项且是 ? 的高阶无穷小。 根据泰勒公式我们把函数 ? 在点 ? 处进行泰勒的二阶展开，可得到如下等式： ?...XGBoost 在构建树的节点过程中只考虑非缺失值的数据遍历，而为每个节点增加了一个缺省方向，当样本相应的特征值缺失时，可以被归类到缺省方向上，最优的缺省方向可以从数据中学到。...2）缺点 虽然利用预排序和近似算法可以降低寻找最佳分裂点的计算量，但在节点分裂过程中仍需要遍历数据集； 预排序过程的空间复杂度过高，不仅需要存储特征值，还需要存储特征对应样本的梯度统计值的索引，相当于消耗了两倍的内存
APP、网站，生活中处处都是数据，通过机器学习领域中的学习方法将这些数据转化为信息或者知识，这个过程就是我们机器学习的目的。 （2）为什么说现在是进入机器学习领域的最佳时间？...数据预处理阶段的主要目标就是减少量纲和噪音数据对于训练数据集的影响。 ? 3、特征工程 特征工程是机器学习中最重要的一个步骤，这句话一点都没有错。...“逻辑回归二分类”表示的是算法训练过程，训练数据经过了数据预处理和特征工程之后进入算法训练模块，并且生成模型。在“预测”中，读取模型和预测集数据进行计算，生成预测结果。 ? ?...1、监督学习 监督学习（Supervised Learning），是指每个进入算法的训练数据样本都有对应的期望值也就是目标值，进行机器学习的过程实际上就是特征值和目标队列映射的过程。...监督学习算法的训练数据源需要由特征值以及目标队列两部分组成。 如图所示，ifhealth 是目标队列，age、sex 和cp 为特征队列，这就是一个典型的监督学习的训练数据集。
就是对信息增益除以一个跟A有关的分母，这个分母称为属性A的“固有值”，往往A的特征值越多的话，这个固有值也会越大。 但是，需要注意的是：信息增益比，反过来会对可取值数目较少的特征有偏好。...基尼指数 基尼指数跟信息增益的理念不同，它除了要选择最优的特征，还要确定这个特征的最优二值切分点。也就是说，对于每一个特征，我们都只确定一个切分点，将数据集分成两份。...二、决策树的生成 决策树的生成方式，一句话就是：用特征选择指标，从根节点往下一个个节点选择最佳特征，递归地生成决策树。...三、决策树的剪枝 前面的决策树的生成过程，是完全根据训练集来的，所以会尽可能地去拟合训练集中中的特点，这样形成的树往往会很茂密，分支很多，往往泛化性能就不高。...什么时候有机会呢？——当你发现当前对节点的划分不能带来性能的提升时。这个时候就果断把这个小树苗“扼杀在摇篮里”。因此这是一种“自顶向下”的剪枝方法。
PCA的作用 1、 降低计算代价 2、 去除噪音数据影响 3、 提升数据集利用率 PCA的主要思想是将原来n维特征映射到我们设定的k维特征上，这k维特征是经过降维后的正交特征也被称为主成分，是从原有n维特征基础上重新构造出来的新特征...因为我们的目的是希望在实现降维过程中原数据信息损失尽可能小，那么如何让这k维的数据尽可能表示原来的数据呢？ 我们先看看最简单的情况，也就是n=2，k=1,也就是将数据从二维降维到一维。数据如下图。...我们希望找到某一个维度方向，它可以代表这两个维度的数据。图中列了两个向量方向，u1和u2，那么哪个向量可以更好的代表原始数据集呢？从直观上也可以看出，u1比u2好。 ? 为什么u1比u2好呢？...欲使投影后的总方差最大，即λ最大，因此最佳的投影向量w是特征值λ最大时所对应的特征向量，因此，当我们将w设置为与具有最大的特征值λ的特征向量相等时，方差会达到最大值。这个特征向量被称为第一主成分。...因此，我们只需要对协方差矩阵进行特征值分解，得到的前k大特征值对应的特征向量就是最佳的k维新特征，而且这k维新特征是正交的。得到前k个u以后，原始数据集X通过变换可以得到新的样本。
换言之，挑选的测试集的特征应该与训练集的特征相同 第八课 验证 通过将数据集划分为训练集和测试集，您可以判断给定模型能否很好地泛化到新数据。...这样我们就需要把数据集再差分出来一个验证集数据，我们首先根据训练集训练数据，然后在验证集验证，得到比较好的结果，然后对模型使用测试集测试，如果在测试集与验证集上面得到的结果比较一致，就说明我们训练的比较好...第九课：表示法 我们必须从各种各样的数据源中提取数据，然后根据这些数据创建特征向量。从原始数据中提取特征的过程称为特征工程。...实践中机器学习从业人员将大概75%的时间花在特征工程中，特征就是我们要的东西，下面我们一起了解一下特征工程是如何发生的。...特征必须具有清晰明确的表达意义， 特征值不应该随时间发生变化 特征不应该采用不理性的离群值 可以通过分箱技术获数据映射，使用独热编码生成特征数据，从而将非线性关系映射到模型中。
它不仅仅是在数据挖掘中用户获取特定目标解的策略，同时也被广泛的应用于机器学习。 如何使用树来表示算法 为此，我们考虑使用泰坦尼克号数据集的示例，以预测乘客是否会生存。...虽然，一个真实的数据集将有很多功能，这只是一个更大的树中的部分分支，但你不能忽略这种算法的简单性。该特征重要性是明确的，可以轻易查看决策关系。...通常，决策树算法被称为CART或分类和回归树。 那么，算法生成的背后发生了什么呢？如何生成一个决策树取决于选择什么特征和在何种情况下进行分裂，以及在什么时候停止。...C4.5的思路是将数据分成两部分，对每个样本设置一个权重（初始可以都为1），然后划分数据，一部分是有特征值 A 的数据 D_1 ，另一部分是没有特征 A 的数据 D_2 ....然后对于没有缺失特征 A 的数据集 D_1 来和对应的 A 特征的各个特征值一起计算加权重后的信息增益比，最后乘上一个系数，这个系数是无特征 A 缺失的样本加权后所占加权总样本的比例。
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