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机器学习(19)——特征工程数据收集数据清洗数据不平衡特征转换增维降维特征选择

前言:特征工程是机器学习的重点,他直接影响着模型的好坏。 数据收集 在进行机器学习之前,收集数据的过程中,我们主要按照以下规则找出我们所需 要的数据: 业务的实现需要哪些数据? 基于对业务规则的理解,尽可能多的找出对因变量有影响的所有自变量数据。 数据可用性评估 在获取数据的过程中,首先需要考虑的是这个数据获取的成本; 获取得到的数据,在使用之前,需要考虑一下这个数据是否覆盖了所有情况以及这个数 据的可信度情况。 数据源 用户行为日志数据:记录的用户在系统上所有操作所留下来的日志行为数据 业务数据: 商

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YashanDB个人版体验总结

YashanDB数据库具有多项功能特性。首先,它是一个分布式数据库,支持水平扩展,能够将数据分散到多个节点上,从而提高系统的可靠性和性能。其次,YashanDB数据库具备高可用性,支持主从复制和自动故障转移,确保系统始终可用。此外,YashanDB数据库还注重高性能,采用了多种优化技术,如内存计算、异步IO和零拷贝等,以提升系统的性能。另外,YashanDB数据库支持ACID事务,保证数据的一致性和可靠性。它还提供多种数据结构,如Key-Value、Hash、List、Set和Sorted Set等,以满足不同的数据存储需求。此外,YashanDB数据库提供了多语言支持,具备多种客户端库,可与多种编程语言进行集成。最后,YashanDB数据库重视数据安全,支持数据备份和恢复,并提供数据加密和访问控制等安全机制,以保护数据的安全性。

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