首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >问答首页 >LSTM特征工程说明?

LSTM特征工程说明?

提问于 2018-06-05 09:38:40
回答 1关注 1查看 534

一个多因素时间序列预测仿真系统。找了一下,这方面的材料比较稀缺,开题的时候这个问题特征选择没说服答辩老师

回答 1

蒋吉兆

发布于 2018-06-06 02:08:16

没说服答辩老师就建议你暂时不要做

和开发者交流更多问题细节吧,去 写回答
相关文章
特征工程
举例梯度下降实例说明归一化的重要性,若两个特征的取值范围不一样,则在学习速率相同的情况下,范围小的特征更新速度会大于取值范围大的特征,需要较多的迭代才能找到最优解。若将两个特征归一化到相同的数值区间,两特征的更新速度变得更为一致,容易更快地通过梯度下降找到最优解。
全栈程序员站长
2021/05/20
4460
特征工程
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:
爱编程的小明
2022/09/06
1.1K0
特征工程
特征工程
特征工程和数据清洗转换是比赛中至关重要的一块,因为数据和特征决定了机器学习的上限,而算法和模型只是逼近这个上限而已,所以特征工程的好坏往往决定着最后的结果
mathor
2020/03/31
5240
特征工程
特征工程
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
week
2019/08/29
7860
特征工程之特征表达
          在特征工程之特征选择中,我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程,不过会重点关注于特征表达部分,即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。主要包括缺失值处理,特殊的特征处理比如时间和地理位置处理,离散特征的连续化和离散化处理,连续特征的离散化处理几个方面。
刘建平Pinard
2018/08/07
8960
特征工程之特征选择
    特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样是确定的步骤,更多是工程上的经验和权衡。因此没有统一的方法。这里只是对一些常用的方法做一个总结。本文关注于特征选择部分。后面还有两篇会关注于特征表达和特征预处理。
刘建平Pinard
2018/08/07
1.2K0
特征工程(中)- 特征表达
从一个完整的机器学习任务来看,在选择完特征之后,特征表达的任务就是要将一个个的样本抽象成数值向量,供机器学习模型使用。因此,特征表达就要兼顾特征属性和模型需求这两个方面。
小萌哥
2020/07/21
7550
特征工程之特征关联
昨天学习了seaborn绘制图形,以及单变量与多变量之间的绘图,那么今天从统计学角度实战分析在处理特征工程过程中所涉及的三个相关系数(具体的三个系数数学推导,在后续更新)。
公众号guangcity
2019/09/20
1.6K0
特征工程之特征关联
特征工程(上)- 特征选择
构建特征是一个很大的工程,总体来讲包括“特征选择”、“特征表达”和“特征评估”3个部分。我们也按这3个部分,并结合自己的具体实践,用3篇文章来和大家聊一下特征工程的相关问题。
小萌哥
2020/07/21
9520
特征工程(下 )- 特征评估
作者会在本文中结合自己在视频推荐方面的工作经验,着重从工程实现方面,讲述如何对特征进行评估的问题。下文中,我们首先会厘清“特征评估”的概念,然后讲述特征评估的标准,最后是问题的反向排查。
小萌哥
2020/07/21
1.6K0
特征工程(四): 类别特征
一个简单的问题可以作为测试是否应该是一个分类变量的试金石测试:“两个价值有多么不同,或者只是它们不同?”500美元的股票价格比100美元的价格高5倍。 所以股票价格应该用一个连续的数字变量表示。 另一方面,公司的产业(石油,旅游,技术等)应该无法被比较的,也就是类别特征。
机器学习AI算法工程
2019/10/28
3.6K0
特征工程(四): 类别特征
特征工程之特征缩放&特征编码
本篇文章会继续介绍特征工程的内容,这次会介绍特征缩放和特征编码,前者主要是归一化和正则化,用于消除量纲关系的影响,后者包括了序号编码、独热编码等,主要是处理类别型、文本型以及连续型特征。
kbsc13
2019/08/16
1.5K0
不败给名词! 了解特征工程特征工程:2.特征预处理
基本概念: 人工智能 > 机器学习 > 深度学习 机器学习: 机器学习是从数据中自动分析获得规律(模型), 并利用规律对未知数据进行预测. 根据用户喜好信息, 智能推荐商品(淘宝首页推荐) 分析客服问答模型, 替代人工客服(JD客服) 分析客户信用数据, 计算信贷额度(蚂蚁金服) 特征 对于人类个体而言姓名,年龄,性别,都是其自身的特征 特征值, 目标值 判定男女 特征值(已知的): 身高, 体重, 头发长度, 体征(很多) 目标值(未知的): 男, 女 样本 如果对全班学生
zhaoolee
2018/04/19
1.1K0
不败给名词! 了解特征工程特征工程:2.特征预处理
特征工程(完)
这也是特征工程系列最后一篇文章,介绍特征提取、特征选择、特征构建三个工作,通常特征工程被认为分为这三方面的内容,只是我将前面的数据&特征预处理部分都加入到这个系列。
kbsc13
2019/08/16
9670
pyspark 特征工程
曾经在15、16年那会儿使用Spark做机器学习,那时候pyspark并不成熟,做特征工程主要还是写scala。后来进入阿里工作,特征处理基本上使用PAI 可视化特征工程组件+ODPS SQL,复杂的话才会自己写python处理。最近重新学习了下pyspark,笔记下如何使用pyspark做特征工程。
小爷毛毛_卓寿杰
2021/03/20
2.2K0
2.1.3 特征工程
特征工程是指在机器学习中,在数据准备阶段之后,在构建模型和算法训练之前,对已经经过预处理的原始数据进一步提取和选择(数据的)(对本次任务)有效的特征,以供模型和算法来使用。
用户10270559
2023/01/01
3620
特征工程笔记
虽然说特征工程很大程度上是经验工程,跟具体业务相关,但是我们可以根据一些思路来进行,以下是我在实践过程中总结出来的一些思路,希望能给大家带来一点启发。
vincentbbli
2021/08/18
2370
特征工程(一):
在深入研究特征工程之前,让我们花点时间看看整个机器学习流水线。这将帮助我们更好地了解应用的大方向。为此,让我们从数据和模型等基本概念入手。
机器学习AI算法工程
2019/10/28
1.3K0
特征工程(一):
特征工程之类别特征
一个类别特征,见名思义,就是用来表达一种类别或标签。比如,一个类别特征能够表达世界上的主要城市,一年四季,或者说一个公司的产品(石油、路程、技术)。在真实世界的数据集中,类别值的数量总是无限的。同时这些值一般可以用数值来表示。但是,与其他数值变量不一样的是,类别特征的数值变量无法与其他数值变量进行比较大小。(作为行业类型,石油与旅行无法进行比较)它们被称之为非序的。
墨明棋妙27
2022/09/23
9580
点击加载更多

相似问题

LSTM该怎样输入?

063

Android 工程如何新建?

0230

OCR欠费说明?

1228

域名备案类型分哪几类?

1383

请问能否有demo工程?

0299
相关问答用户
腾讯云TDP | 先锋会员擅长2个领域
某公司 | 程序员擅长1个领域
腾讯云TDP | KOL擅长5个领域
添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

AI混元助手 在线答疑

扫码加入开发者社群
关注 腾讯云开发者公众号

洞察 腾讯核心技术

剖析业界实践案例

扫码关注腾讯云开发者公众号
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档