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。一般来说包含以下几个方面的内容:
本文将介绍一种用于分类问题的后处理技巧（Trick），出自EMNLP 2021 Findings的一篇论文《When in Doubt: Improving Classification Performance with Alternating Normalization》。经过实测，CAN（Classification with Alternating Normalization）确实多数情况下能提升多分类问题的效果（CV、NLP通用），而且几乎没有增加预测成本，因为它仅仅只是对预测结果的重新归一化操作
在运营场景中, 经常需要对用户进行分层, 把整体的用户分层不同的层次的用户, 然后针对不同层次的用户采取不同的运营策略, 也被称作精细化运营。但是如何运用科学的方法对用户进行划分呢。
【新智元导读】本文用一个机器学习评估客户风险水平的案例，从准备数据到测试模型，详解了如何随机森林模型实现目标。 机器学习模型可用于提高效率，识别风险或发现新的机会，并在许多不同领域得到应用。它们可以预测一个确定的值（e.g.下周的销售额），或预测分组，例如在风险投资组合中，预测客户是高风险，中等风险还是低风险。 值得注意的是，机器学习不是在所有问题上都工作得非常好。如果模式是新的，模型以前没有见过很多次，或者没有足够的数据，机器学习模型的表现就不会很好。此外，机器学习虽然可以支持各种用例，但仍然需要人类的验
注意，后面两列都是度量值。理论上不会同时显示两个名称为“器具”的行，也不会同时出现三把“椅子”，且对应着不同的聚合值。
错误率和精度是分类问题中常用的性能度量指标，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务.
假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。
来源：www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，可以是二叉树或非二叉树。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。
机器学习算法可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习可用于一个特定的数据集（训练集）具有某一属性（标签），但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。无监督学习可用于给定的没有标签的数据集（数据不是预分配好的），目的就是要找出数据间的潜在关系。强化学习位于这两者之间，每次预测都有一定形式的反馈，但是没有精确的标签或者错误信息。下面我们就把机器学习中常用的十几种算法给大家罗列一下，也是我们后续学习的课程目录的主要内容：
gmt文件可能对于很多人来说比较陌生，但是对于使用GSEA（https://www.gsea-msigdb.org/）做过基因富集分析的人应该并不陌生。
主要是对数据进行规范化的操作，将数据转换成“适当的”格式，以适用于挖掘任务及算法的需要。
https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标。
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
从数学角度讲，特征工程就是将原始数据空间变换到新的特征空间，或者说是换一种数据的表达方式，在新的特征空间中，模型能够更好地学习数据的规律。
开源软件存储库上有数千个开源软件，可以从中免费使用该软件。为了能够有效和高效地识别用户所需的软件，已根据软件的功能和属性向软件判断了标记。因此，标签分配成为开源软件存储库软件维护成功的关键。手动分配需要专家判断软件的功能和性能，并从软件的大型标签池中选择适当的预定义标签，这显然很耗时。因此，此任务上的软件挖掘的目的是利用数据挖掘的进步，为新上传的软件项目启用自动标记分配（重新推荐）。
http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/classification_evaluate.html
第3章 决策树 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=
在很多情况下，我们所关心的不仅仅是行或列变量本身，而是行变量和列变量的相互关系，这就是因子分析等方法无法解释的了。1970年法国统计学家J.P.Benzenci提出对应分析，也称关联分析、R-Q型因子分析，其是一种多元相依变量统计分析技术。它通过分析由定性变量构成的交互汇总表，来揭示同一变量各类别之间的差异，以及不同变量各类别之间的对应关系，这是一种非常好的分析调查问卷的手段。
那么我们基本上可以得出结论了：数据表是由子类别和年度组合构成，把每年的子类别对应的销售额放进去，通过筛选年度切片器，达到选择不同年份时显示不同的销售额。
大家好，这里是NewBeeNLP。深度学习时代，某些领域，如计算机视觉、自然语言处理等，因为模型具有很强的特征表达能力，特征工程显得不那么重要了。
决策树是一种特殊的树形结构，一般由节点和有向边组成。其中，节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判断条件。如图所示，决策树从根节点开始延伸，经过不同的判断条件后，到达不同的子节点。而上层子节点又可以作为父节点被进一步划分为下层子节点。一般情况下，我们从根节点输入数据，经过多次判断后，这些数据就会被分为不同的类别。这就构成了一颗简单的分类决策树。
Max-abs (极大值标准化)，标准化之后的每一维特征最大要素为1，其余要素均小于1，理论公式如下：
本文由CDA作者库成员麻赛原创，并授权发布 原文来自公众号麻大湿讲数据（ID：madashi_data）。 客户是最宝贵的资源，没有客户资源就没有生存和发展的土壤，面对海量客户，我们只能将有限的资源用
今天给大家准备了25个pandas高频实用技巧，让你数据处理速度直接起飞。文章较长，建议收藏！
来源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/267375732
2016年，我国员工离职率达到20.1%，一线城市22.4%，意味着你身边每10个同事中就有2个会离职。科技行业员工离职率最高，达到25.1%，其中主动离职率为21.6%。员工流失率太高显然对企业长期经营发展是不利，那么将大数据运用于员工离职预测，帮助企业制定策略、留住人才，势在必行，必定大有可为。
特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数 据的过程。在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。
机器学习的研究领域是发明计算机算法，把数据转变为智能行为。机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务，而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西。 机器学习一般步骤 收集数据，将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据，机器学习中许多时间花费在数据探索中，它要学习更多的数据信息，识别它们的微小差异 基于数据训练模型，根据你要学习什么的设想，选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能，需要依据一定的检验标准 改进模型的性能，有时候需要利用更高级的方法，有时候需要更换模型 机器学习算法
我花了半个多月将推荐系统传统算法分别进行了总结归纳，应该时目前全网最全的版本了。希望对大家了解推荐系统传统算法有所帮助。
case/control的关联分析，本质是寻找在两组间基因型分布有差异的SNP位点，这些位点就是候选的关联信号，常用的分析方法有以下几种
决策树呢，在机器学习的算法里也是比较常见的一种分类与回归算法了。决策树模型是树状图结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。其实从简单角度来讲就是两个选择不是“是”就是“否”。下面我们从简单的图画中看一下什么是决策树吧！
01 localization accuracy 更准确的bounding box，提高IOU 02 目标检测的发展 1、传统的目标检测（滑动窗口的框架） (1).滑动窗口 (2).提取特征（SIF
HAVING通过在每个组的所有行上应用一些条件来过滤组。我们将其解释为只保留具有某些条件的组的一种方式。请注意WHERE和HAVING之间的区别：我们使用WHERE来过滤行，而我们使用HAVING来过滤组。在 SQL 执行查询时，WHERE在HAVING之前。
2.4. 双聚类 Biclustering 可以使用 sklearn.cluster.bicluster 模块。 Biclustering 算法对数据矩阵的行列同时进行聚类。 同时对行列进行聚类称之为 biclusters。 每一次聚类都会通过原始数据矩阵的一些属性确定一个子矩阵。 例如, 一个矩阵 (10, 10) , 一个 bicluster 聚类，有三列二行，就是一个子矩阵 (3, 2) >>> >>> import numpy as np >>> data = np.arange(100).
决策树（Decision Tree）又称为分类树（Classification Tree），是最为广泛的归纳推理算法之一，处理类别型或连续型变量的分类预测问题，可以用图形和if-then的规则表示模型，可读性较高。决策树模型通过不断地划分数据，使因变量的差别最大，最终目的是将数据分类到不同的组织或不同的分枝，在因变量的值上建立最强的归类。
卡方检验是一种统计方法，用于确定观察到的数据与期望的数据之间是否存在显著差异。它通常用于分析两个或多个分类变量之间的关联性。
一、分类方法简介 1. 分类的概念 数据挖掘中分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常被称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可描述如下：输入数据
「多元线性回归模型」非常常见，是大多数人入门机器学习的第一个案例，尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会「将原理知识穿插于代码段中」，争取以不一样的视角来叙述和讲解「如何更好的构建和优化多元线性回归模型」。主要将分为两个部分：
语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支，其目标是精确理解图像场景与内容。语义分割是在像素级别上的分类，属于同一类的像素都要被归为一类，因此语义分割是从像素级别来理解图像的。如下如所示的照片，属于人的像素部分划分成一类，属于摩托车的像素划分成一类，背景像素划分为一类。
随便扯扯 PRML例举了一个人工合成的数据集，这个数据集中表示一个管道中石油，水，天然气各自所占的比例。这三种物质在管道中的几何形状有三种不同的配饰，被称为“同质状”、“环状”和“薄片状”。 输入有1
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，但它很多方面比 XGBoost 有着更为优秀的表现。官方给出的这个工具库模型的优势如下：
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
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