特征构造是一个非常耗时的过程，因为每个新特征都需要经过几个步骤去构造，特别是那些需要用到多张表信息的特征。我们可以把这些特征构造的操作合起来，分成两个类：“转换（transformation）”和“聚合（aggregation）”。下面我们通过几个例子来理解一下这些概念。
2018-08-20 09:16:13
6649 1、特征工程与意义 特征就是从数据中抽取出来的对结果预测有用的信息。 特征工程是使用专业知识背景知识和技巧处理数据，是得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。 2、基本数据处理 数据采集 需要
2020-10-08 15:24:002624 
精准的标注。浩辰3D软件的文本特征应用，能帮助设计工程师以顺序建模设计方式，快速创建特征，实现精准化标注。下面，小编给大家介绍一下如何使用浩辰3D软件的文本特征。具体操作步骤如下：1、创建带文本的轮廓
2021-04-22 17:28:02
解到，6678系统的特征阻抗要设计为50ohm，但是参考EVM的原理图（如下图）时发现，按照EVM的设计，如果是FR-4材质，介电常数4.5~5的情况下，按照EVM的走线是无法能满足50ohm特征阻抗
2018-06-21 07:56:16
工程师解读从MIMO到波束赋形的详细教程
2021-05-19 06:40:54
如何定义机器人？机器人工程师学习计划分享
2021-12-20 06:11:57
记录一下，方便以后翻阅~主要内容1） RTC特征与原理；2） BKP备份寄存器特征与原理；3） RTC常用寄存器+库函数介绍；4） 相关实验代码解读。实验内容：因为没有买LCD屏，所以计划通过串口
2022-01-14 07:19:28
CC2541作为主机发现从机服务和特征值的过程解析转载：897503845@qq.com一、简介本篇以SimpleBLECentral工程为例，解析CC2541作为主机时是如何发现从机的服务和特征
2016-04-14 10:23:45
RT 如果只是单纯的连接蓝牙设备能顺利地找服务找特征基本不会失败如果在找代码里添加找完特征后写入数据这个功能，连接的时候就经常卡在找服务或者找特征那里求助
2022-07-27 06:15:49
CMOS芯片具有哪些特征？
2021-09-26 08:50:58
矩阵M是对角矩阵，且只有主对角线元素，其他都为0，其中的数是有量纲（单位）的。矩阵N的最小特征值对应的特征向量为p，p的前三个元素正好为矩阵M的三个对角元素的n倍，想问一下有办法求出矩阵M中的元素吗？（用eig求出的特征向量都是被单位化以后的，有什么办法求出的单位向量没有被单位化）
2017-03-06 16:22:10
NEC协议的特征是什么？NEC表示形式是什么？
2022-02-15 06:35:59
pro-e中组件中的零件没步骤,而是一个输入特征,这个特征要怎么修改
2017-07-05 14:27:36
欢迎的编程语言！人工智能是当前最热门话题之一，机器学习技术是人工智能实现必备技能，Python编程语言含有最有用的机器学习工具和库，以下是Python开发工程师必知的十大机器学习库！一
2018-03-26 16:29:41
RT6863D/TR具有哪些特征？
2021-10-12 09:21:30
SPI协议是什么？有哪些特征？什么是I2C协议？
2021-11-02 07:01:41
YS4004芯片的主要特征
2021-02-01 07:22:14
将矩阵的特征值排序，取最大的前90%，再把前90%由大到小特征值所对应的特征向量组成一个新的矩阵，应该要怎么做呢？我尝试着用特征值连到一维数组排序，但是显示错误。排序后又要怎么把这些特征值所对应的特征向量重排呢？
2018-04-17 21:11:06
请问什么是特征频率？
2019-08-23 16:40:08
本文将HOG特征和PCANet网络提取的特征进行融合，不仅包含数据的浅层局部和数据分布信息，还包含深度判别性信息，在AR及Yale B人脸数据库的实验结果验证了本文算法的有效性和鲁棒性。但和典型
2020-11-25 06:17:21
是这部分的工作和业务相关性大，且讲明白了技术亮点不多，属于苦力活，所以没有开源的动力。本文总结了蘑菇街搜索推荐在实践大规模机器学习模型中的特征处理系统的困难点。我们的技术选型是spark，虽然spark
2018-11-19 09:35:28
计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中，一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题（进行目标检测等目的），但这将以处理更多数据，需要更高的处理效果为代价。而颜色特征无需进行大量计算。只需将数字图像中的像素值进行相应转换，表现为数值即可。因此颜色特征以其低复杂度成为了一个较好的特征。
2019-10-12 06:55:23
总框架：实时时钟RTC和备份寄存器BKP特征、原理及相关实验代码解读
2021-08-02 10:35:30
1. 前言 从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为“特征选择”。特征选择是一个重要的数据预处理过程，：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合；去除不相关特征，降低学习难度
2021-12-20 06:00:27
您好，我在学习labview提取脉搏、心电的特征值，，请教教小白
2019-10-30 00:24:26
未来家庭的监控机器人应该要具备以下特征:1.拟人化设计,具有可爱的操作接口让人很容易从远 端监控.2.监控机器人可以储存所看到的影像,并通过远程传给家庭主人.3.监控机器人本身要有基本的感知
2019-10-30 02:25:39
用MATLAB的etime函数测两个特征点之间的时间，求会用的给一个例子学习？{:13:}
2017-06-05 11:10:02
纹理图像的特征是什么？指纹图像的特征是什么？
2021-06-02 07:05:59
如何给特征(notify) 赋值，用的例子是 gatts_server_service_table，运行后 特征和描述都没有值，请问下怎么赋值，看别人做的，特征值还一直在变化
2023-03-03 07:27:50
车规级GPS模块有哪些特征？
2021-05-18 06:54:02
博士，2016年加入阿里巴巴，现主要从事推荐系统特征、模型、架构和大规模机器学习框架的研发工作。以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT整理而成。本次分享的主要围绕以下三个方面：一．业务背景二．XPS机器学习
2018-04-24 16:43:39
提出利用分形几何抽取音频特征的全局化音频检索，将其学习阶段计算音频数据库中每个音频的分维作为特征向量，保存在音频特征数据库中，并建立索引。其检索阶段则首先计算
2009-04-22 08:44:42
17 自20世纪90年代以来，特征选择成为模式识别和机器学习领域的重要研究方向，研究成果十分显著，但是也存在许多问题需要进一步研究。本文首先将特征选择视为特征集合空间中的启发
2011-05-05 17:01:100 基于无监督特征学习的手势识别方法_陶美平
2017-01-03 17:41:581 毫无疑问，机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热，而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。一些最常见的机器学习例子，比如
2018-07-08 11:05:001536 
) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易导致如下的后果：特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。
2017-11-16 01:28:158107 
针对当前基于机器学习的早期阿尔茨海默病（AD）诊断中训练样本不足的问题，提出一种基于多模态特征数据的多标记迁移学习方法，并将其应用于早期阿尔茨海默病诊断。所提方法框架主要包括两大模块：多标记迁移学习
2017-12-14 11:22:373 针对使用规则和机器学习方法判别句间关系时出现因机器学习多次迭代而导致规则权值削弱现象，进而导致判别正确率偏低的问题，提出了在规则和机器学习相结合过程中对导入的明显规则特征进行加强处理的方法。首先
2018-01-07 09:49:010 传统机器学习面临一个难题，即当训练数据与测试数据不再服从相同分布时，由训练集得到的分类器无法对测试集文本准确分类。针对该问题，根据迁移学习原理，在源领域和目标领域的交集特征中，依据改进的特征分布相似
2018-01-09 14:49:360 单一的特征与分类器只能对限定条件下的人脸进行较好的识别，当在非限定条件下（如光照、背景等发生变化时）将出现人脸识别率较低问题。针对该问题，提出了一种基于多种局部二进制特征集成学习的人脸识别算法
2018-01-16 14:12:523 同时也具备了统计意义。 相比于传统的统计模型，机器学习（Machine Learning）方法是近年来较为热门的一个研究领域，是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自
2018-01-25 13:36:231 针对当前图像检索中存在的有效特征提取问题，提出了一种基于人工免疫识别系统（AIRS）的特征权值调整方法。利用人工免疫识别系统的泛化学习及记忆的特点，对训练样本的特征值进行学习，从而确定各特征之间的权值分配。实验结果表明，与传统权值调整法相比，本方法能够为各特征提供较好的权值，提高图像检索的准确率。
2018-02-27 16:24:550 为提高低配置计算环境中的视觉目标实时在线分类特征提取的时效性和分类准确率，提出一种新的目标分类特征深度学习模型。根据高时效性要求，选用分类器模型离线深度学习的策略，以节约在线训练时间。针对网络深度
2018-03-20 17:30:420 本文档详解如何创建一个STM32工程，供参考
2018-03-30 11:46:0831 特征选择是一个重要的“数据预处理” (data preprocessing) 过程，在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，此后再训练学习器。那么，为什么要进行特征选择呢？
2018-06-18 17:24:006686 万万没想到，在工程师的手中，我们可以用机器学习搭建自己的音以决策树为例，这是一种常见的机器学习算法，并不涉及“神经网络”、“深度学习”的范畴。简言之，决策树是一种以递归方式学习每个特征的阈值并将数据分类的系统。
2018-08-01 09:41:432689 Andrew以Speech Recognition的场景为例，比较了pipeline和end-to-end两种建模方式中特征工程的差异。
2018-08-09 10:09:414324 
来看下完整的数据集，可以看到分布在七张表中有 5800 万行数据，而机器学习方法需要针对一张表进行模型训练。此时，特征工程就需要将每个客户的所有信息提取并融合到一个表中。
2018-09-05 09:17:047764 在学习机器学习中，看过挺多案例，看到很多人在处理数据的时候，经常把连续性特征离散化。为此挺好奇，为什么要这么做，什么情况下才要做呢？
2018-11-17 09:31:4112888 问题。解决这些问题的方法与数据预处理的方法在机器学习中被统称为特征工程，今天我们就来了解一下吧。 ◆ ◆ ◆特征工程是什么当你想要你的预测模型性能达到最佳时，你要做的不仅是要选取最好的算法，还要
2018-12-05 09:36:161966 对于缺失值是任何一个数据集都不可避免的，在数据统计过程中可能是无意的信息被遗漏，比如由于工作人员的疏忽，忘记而缺失；或者由于数据采集器等故障等原因造成的缺失，或者是有意的有些数据集在特征描述中会规定将缺失值也作为一种特征值，再或者是不存在的，有些特征属性根本就是不存在的。
2019-03-14 15:19:141934 
对于类别数量很多的分类变量可以采用特征哈希（Hashing Trick），特征哈希的目标就是将一个数据点转换成一个向量。利用的是哈希函数将原始数据转换成指定范围内的散列值，相比较独热模型具有很多优点，如支持在线学习，维度减小很多灯。具体参考数据特征处理之特征哈希（Feature Hashing）。
2019-04-19 16:42:564017 
理解实际业务场景问题是机器学习的第一步，机器学习中特征工程和模型训练都是非常费时的，深入理解要处理的问题，能避免走很多弯路。
2019-07-08 10:19:511130 虽然经典机器学习算法需要人工干预来从数据中提取特征，但机器学习算法或网络模型学习如何提取数据中的重要特征并对该数据进行智能预测。
2019-09-11 11:52:152260 本文我们来讨论特征预处理的相关问题。主要包括特征的归一化和标准化，异常特征样本清洗与样本数据不平衡问题的处理。
2020-03-15 17:14:00701 特征工程是用数学转换的方法将原始输入数据转换为用于机器学习模型的新特征。特征工程提高了机器学习模型的准确度和计算效率，体现在以下五个方面
2020-03-15 16:57:003564 在一定程度上降低特征后，从直观上来看，很多时候可以一目了然看到特征与特征值之间的关联，这个场景，需要实际业务的支撑，生产上的业务数据更加明显，有兴趣的同学可以私信我加群，一起研究。
2020-04-15 15:56:5215099 工业机器人的功用特征影响着机器人的作业功率和牢靠性，在机器人规划和选用时应思考如下几个功用方针：
2020-04-19 05:50:001088 子集，然后对它进行评价，之后根据评价结果选择下一个特征子集，再进行移动学习评价，……，直到无法找到更好的候选子集。
2020-05-20 08:00:000 机器学习中特征选择和特征提取区别 demi 在 周四, 06/11/2020 - 16:08 提交 1. 特征提取 V.S 特征选择 特征提取和特征选择
2020-09-14 16:23:203735 
在本文中，我们将研究从数据集中选择特征的不同方法;同时通过使用Python中Scikit-learn (sklearn)库实现讨论了特征选择算法的类型。
2020-12-10 15:56:411577 
机器学习工程师做什么?机器学习工程师可以获得哪些职业机会?需要获取哪些学位才能成为机器学习工程师?成为机器学习工程师需要什么技能?
2021-01-19 10:00:301790 随着每个组织将其业务数字化，并利用数据科学工具、人工智能、机器学习，对其领域的专业人员的需求一直很高。随着机器学习成为所有自动化工具的一个重要方面，对机器学习工程师的要求越来越高
2021-02-27 11:06:591197 创造新的特征是一件十分困难的事情，需要丰富的专业知识和大量的时间。机器学习应用的本质基本上就是特征工程。——Andrew Ng 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
2021-03-10 15:53:421860 
针对梅尔频率倒谱系数（MrCC）语音特征不能有效反映连续帧之间有效信息的问题，基于深度神经网络相关性和紧凑性特征，提岀一种融合神经网瓶颈特征与MFCC特征的复合特征构造方法，提高语音的表征能力和建模
2021-03-17 11:31:565 机器学习中特征选择是一个重要步骤，以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。
2021-03-19 16:26:501662 
针对深度学习中使用少量样本完成模型训练的小样本学习问题，构建一种双路的特征聚合网络，并提出种新的综合损失函数对网络模型的参数更新过程加以控制。通过综合损失函数，特征聚合网络可将样本映射到更具代表性
2021-03-22 14:51:159 当前最流行的图像特征学习方法是深度神经网络，该类方法无需人工参与即可自动地通过特征学习提取高效的特征，用于分类识别等任务。然而，深度神经网络图像特征抽取方法目前也面临着诸多挑战，其有效性严重依赖
2021-03-31 14:04:059 。链路预测是计算机科学和物理学的重要研究方向，对此已有较深入的研究，其主要研究思路是基于马尔可夫链、机器学习和无监督的学习。然而，这些工作大多只使用单一的特征，即基于网络拓扑特征或者属性特征进行预测，很少将这
2021-04-23 15:44:3512 图像特征 传统的图像特征提取（特征工程）主要是基于各种先验模型，通过提取图像关键点、生成描述子特征数据、进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检测与识别。卷积神经网络通过
2021-04-30 09:11:572363 
特征工程是影响杋器茡习算法性能的关键因素之一，随着互联网数据规模的扩大，传统特征工程的人力成本不断増加。为减少对特征工程的依赖，构建一种结合显式和隐式特征交互的融合模型。将稀疏结构单元与残差单元
2021-05-12 16:13:535 利用监督性学习算法进行语音増强时，特征提取是至关重要的步骤。现有的组合特征和多分辨率特征等听觉特征是常用的声学特征，基于这些特征的増强语音虽然可懂度得到了较大提升，但是仍然残留大量噪声，语音
2021-05-19 16:33:1026 图像特征 传统的图像特征提取（特征工程）主要是基于各种先验模型，通过提取图像关键点、生成描述子特征数据、进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检测与识别。卷积神经网络通过
2021-05-20 10:49:084374 
针对Bugzilla缺陷跟踪系统的ε clipse项目软件缺陷报告数据集，使用特征选择和机器学习算法对向量化的原始数据进行特征降维、权重优化等处理，得到数据维度较低的优化数据集，并采用分类算法评估
2021-06-10 10:50:5612 基于WordNet模型的迁移学习文本特征对齐算法
2021-06-27 16:14:438 研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等
2021-09-01 10:19:191875 
嵌入式特征选择是将特征选择过程与学习器训练过程融为一体，两者在同一个优化过程中完成，即在学习器训练过程中自动地进行了特征选择。基于惩罚项的特征选择法给定数据集 D={(x1,y1),(x2,y2
2021-10-21 10:36:041 从图像到特征，是特征提取关键操作，特征描述子本质上是一系列的向量数据，它可以唯一表示一张图像。对相似的特征进行区域匹配或者搜索，找到高度相似数据特征片段是特征匹配的主要工作。
2022-08-06 15:34:301266 开始的通过传感器(例如CMOS)来获得数据。然后经过预处理、特征提取、特征选择，再到推理、预测或者识别。最后一个部分，也就是机器学习的部分，绝大部分的工作是在这方面做的，也存在很多的paper和研究。
2022-08-22 15:05:53761 后面计算的是特征点主方向上的描述子,计算过程中要将特征点周围像素旋转到主方向上,因此计算一个半径为16的圆的近似坐标,用于后面计算描述子时进行旋转操作.
2022-10-14 09:50:10491 定义神经网络 Neural Networks，简称NN。针对机器学习算法需要领域专家进行特征工程，模型泛化性能差的问题，提出了NN可以从数据的原始特征学习特征表示，无需进行复杂的特征处理。
2022-11-03 10:46:35961 Transformer block中，包含Self-Attention和FFN，通过堆叠Transformer block的方式达到学习图像特征的目的。
2022-12-12 15:01:56996 特征工程是机器学习过程中的关键步骤，涉及将原始数据转换为机器学习算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中，我们介绍了各种特征工程技术，包括特征选择和提取、编码分类变量、缩放和归一化、创建新特征、处理不平衡数据、处理偏斜和峰度、处理稀有类别、处理时间序列数据、特征转换和文本预处理。
2023-04-19 11:38:43519 
特征工程是机器学习过程中的关键步骤，涉及将原始数据转换为机器学习算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中，我们介绍了各种特征工程技术，包括特征选择和提取、编码分类变量、缩放和归一化、创建新特征、处理不平衡数据、处理偏斜和峰度、处理稀有类别、处理时间序列数据、特征转换和文本预处理。
2023-04-19 11:38:47560 
特征工程是机器学习过程中的关键步骤，涉及将原始数据转换为机器学习算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中，我们介绍了各种特征工程技术，包括特征选择和提取、编码分类变量、缩放和归一化、创建新特征、处理不平衡数据、处理偏斜和峰度、处理稀有类别、处理时间序列数据、特征转换和文本预处理。
2023-04-19 11:38:51703 
“大家好，这是【产品线工程（PLE）专题】更新的第四篇，上一篇我们介绍了‘版本、变体和其他的基础定义’，这一篇我们介绍特征模型和特征-这是什么”非正式地谈论可变性是很有趣的一件事，但最终还是需要
2022-01-05 11:16:00461 
生物信息的学习和分析，通过特定传感器识别人体独有特征并进行认证和识别。这两个领域之间存在着千丝万缕的联系，因此两者的结合可以产生一些非常有用的应用。 机器视觉是通过摄像头、扫描仪等设备采集图像信息，并利用算法
2023-08-09 17:43:57442 特征重要性分析用于了解每个特征(变量或输入)对于做出预测的有用性或价值。目标是确定对模型输出影响最大的最重要的特征，它是机器学习中经常使用的一种方法。
2023-10-13 12:32:04154 
区域和轮廓只包含对分割结果的原始描述，在实际应用中我们还需要从区域或轮廓中确定一个或多个特征量。这些确定的特征量被称为特征。
2023-10-23 14:12:49325 
机器学习最基础的5个流程，分别是数据获取，数据预处理，特征工程，建模、测试和预测，上线与部署。
2024-01-25 11:26:16217
德赢Vwin官网
App
独热（One-hot）编码： 独热编码是一种以机器学习算法能够理解的方式表示分类数据的方式。 我们的模型理解数字但不理解字符串，这就是我们需要将字符串转换为数字的原因。但是，我们不能为我们的字符串分配随机数，因为我们的模型可能比小数字更重视大数字。这就是为什么我们要使用 one-hot 编码的原因。 以下是有关房屋销售的示例： 
工商网监
评论