前言：在机器学习中，离散化(Discretization)和特征选择(Feature Selection,FS)是预处理数据的重要技术，提高了算法在高维数据上的性能。由于许多FS方法需要离散数据，所以通常的做法是在FS之前对数据进行离散化。此外，为了提高效率，特征通常单独（或单变量）离散。这种方案的原理是基于假定每个特征都是独立的，但是当特征之间存在交互时，这种方案可能不成立。因此，单变量离散化可能会降低FS的性能，因为在离散化过程中可能会因为特征之间存在交互而丢失部分信息。 在生物信息学、基因组学、图像处
在进行数据分析之前 , 先要对数据进行预处理操作 , 本篇博客简要介绍常用的数据预处理方法 ;
前面我们介绍了特征选择(Feature Selection，FS)与离散化数据的重要性，总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法。今天讲一讲FS与离散化的背景，介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP)。 A. 特征选择 特征选择是一个组合优化问题，因为在具有N个特征的数据集上有2N个可能的不同特征子集。FS方法通常有两个重要的部分组成，即搜索技术和特征评估方法。 在特征评估方面，FS方法通常可以分为过滤(filter)和包装(wrapper)方法。过滤法基于它们的内在特性
本案例使用一份包含30000个样本的美国高中生社交网络信息数据集，进行了缺失值和异常值处理，并对连续变量进行标准化、离散化，对非数值离散变量进行编码。
当以权值为下标的时候，有时候值太大，存不下。 所以把要离散化的每一个数组里面的数映射到另一个值小一点的数组里面去。
在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点：
举个简单例子，好比我们一个班上的学生成绩是从0-·100分之间的，但是我们在进行数据分析的时候呢我们把这些分数分成不及格、及格、良好、优秀四大类，实际上就是将比较连续的分数给离散化成了4种可能取值。
对于某些机器学习算法来说，像决策树、随机森林、朴素贝叶斯。他们的数据集大多数都是针对的离散型数据。因此做出有效的数据离散化，对于降低计算复杂度和提高算法准确率有很重要的影响。
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 作者 | Geppetto 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文是PSO系列的第四篇，是一个对FS的特征与实验分析。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。前三篇详见：粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)（一），粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)（二），粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)（三）。 前面我们介绍了特征选择(Feature Selection，FS)与离散化数据
离散化是离散数学中的概念。离散化算法，指把无限空间中的离散数据映射到一个有限的存储空间中，并且对原数据进行有序索引化。主打压缩的都是精化。
如果你你正在学习机器学习，那么特征工程必不可少，特征缩放和特征编码刚是其中的一项，如果你之前不了解，那么希望这边文章能对你有所启发。关于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。
本文介绍基于R语言中的GD包，依据栅格影像数据，实现自变量最优离散化方法选取与执行，并进行地理探测器（Geodetector）操作的方法。
6 、 − 10000 、 114514 、 1919 、 − 123 、 1919
1.什么是离散化 数据离散化是一个非常重要的思想。 为什么要离散化?当以权值为下标的时候，有时候值太大，存不下。 所以把要离散化的每一个数组里面的数映射到另一个值小一点的数组里面去。 打个比方，某个题
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。
最近准备开始如同考研一般的秋招复习了！感觉要复习的东西真的是浩如烟海;) 有2023届做算法的同学可以加入我们一起复习~
在上一篇文章当中我们介绍了对dataframe进行排序以及计算排名的一些方法，在今天的文章当中我们来了解一下dataframe两个非常重要的功能——离散化和one-hot。
目前大多数的CTR模型采用的是Embedding和Feature Interaction（以下简称FI）架构，如下图所示：
数据分箱（也称为离散分箱或分段）是一种数据预处理技术，用于减少次要观察误差的影响，是一种将多个连续值分组为较少数量的“分箱”的方法。
为了降低随机存取存储器(RAM)的要求，并提高识别算法的速度，考虑了训练神经系统的权重离散化问题，在比特数为1或2时达到相同的精度。在3bit指数离散化的情况下，神经网络VGG-16的性能已经令人满意(top5精度69%，ResNet50神经网络在4bit时top5的精度为84%。其他神经网络在5bit时表现相当好(Xception、Inception-v3和MobileNet-v2 top5的精度分别为87%、90%和77%)。在较少的比特数下，精度迅速下降。
在python 较新的版本中，pandas.qcut()这个函数中是有duplicates这个参数的，它能解决在等频分箱中遇到的重复值过多引起报错的问题；
神经架构搜索（NAS）的搜索成本为通过权值共享方法大大减少。这些方法通过优化所有可能的边缘和操作的超级网络，从而确定离散化的最佳子网，即修剪弱候选者。在操作或边缘执行离散化过程目前存在的不准确之处以及最终结构的质量不能保证。本文提出了离散化感知架构搜索（DAAS），其核心思想是添加损失项以推动超级网络朝向所需拓扑的配置，以便离散带来的准确性损失得到缓解。实验在标准图像分类基准上证明了方法的重要性，尤其是在目标网络不平衡的情况下。
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。
本文为腾讯互动娱乐高级研究员苏博览在 4 月 14 日 CODING 技术小馆·南京站的演讲内容整理。 CODING 现已推出一站式云端工作站 Cloud Studio，点击阅读原文立即试用！ CODING 技术小馆 | 数据挖掘中的特征提取（上） CODING 技术小馆 | 数据挖掘中的特征提取（中） 前面说了要做两件事，归一化和平滑，还有就是要做特征的离散化。什么是离散化？比如说我们有年龄是 0 到 100，身高是 1 米 8 到 2 米的实数值，用的时候可能会变成离散的，分成高、矮、平均，或者说年龄
作者 | Geppetto 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文是粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)系列的第三篇。主要介绍了EPSO与PPSO。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 前面我们介绍了特征选择(Feature Selection，FS)与离散化数据的重要性，总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法，介绍了FS与离散化的背景，介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP)。今天我们来学习利用PSO来进行离散化特征
今天跟大家聊一聊ICLR 2022微软亚研院的一篇工作BEIT: BERT Pre-Training of Image Transformers（ICLR 2022）。BEIT是一种图像无监督预训练，属于最近非常火的Vision Transformer这类工作的研究方向（Vision Transformer前沿工作详细汇总可以参考历史文章从ViT到Swin，10篇顶会论文看Transformer在CV领域的发展历程）。首先简单介绍一下这篇文章的整体思路：利用BERT中MLM（Masked Language Modeling）的思路，把一个图像转换成token序列，对图像token进行mask，然后预测被mask掉的图像token，实现图像领域的无监督预训练。
这类方法不做embedding，而是直接用原始的数值作为特征，或者在数值上面做一些改进，例如youtube对于数值型特征分别做平方和平方根得到
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者 | 朱耀明 单位 | 字节跳动人工智能实验室 研究方向 | 机器翻译 排版 | PaperWeekly 本文提出了一种自监督学习方法，让不同模态的数据可以被建模到同一个离散的细粒度表征中——即用一个类似词表的东西来建模跨模态的数据。作者认为用这种离散化的“词”可以提升跨模态检索的精度、并且让模型有更好的解释性。 论文标题： Cross-Modal Discrete Representation Learning 作者单位： MIT麻省理工学院 论文链接： h
连续特征离散化可以使模型更加稳健，比如当我们预测用户是否点击某个商品时，一个点击该商品所属类别下次数为100次和一个点击次数为105次的用户可能具有相似的点击行为，有时候特征精度过高也可能是噪声，这也是为什么在LightGBM中，模型采用直方图算法来防止过拟合。
本文介绍在利用R语言的GD包，实现自变量最优离散化方法选取与执行、地理探测器（Geodetector）操作时，出现各类报错信息、长时间得不到结果等情况的解决方案。
在经典数值分析的影响下，我们提出了一个连续的机器学习形式，将其作为变分法和微分积分方程中的一个问题。我们证明了传统的机器学习模型和算法，如随机特征模型、两层神经网络模型和残差神经网络模型，都可以表示成（以比例形式）对应连续形式的离散化的特例。我们还提供了从这种连续形式自然产生的新模型，例如基于流的随机特征模型，以及新算法，例如平滑粒子方法和谱方法。我们讨论了如何在这个框架下研究泛化误差和隐式正则化问题。
定义：X是连续随机变量，X服从logistic分布，则X具有下列的分布函数和密度函数：
你需要分析排序算法，将 个互不相同的整数，通过交换两个相邻的元素使得数列有序的最少交换次数。
首先，离散化是指数值域非常大，例如 ，但是个数相对较少,例如只有 个, 但在我们的程序中需要通过这些数值作为下标,且依赖的是这些数值之间的顺序关系（当然通常这些数是有序的）。如果为了这 个数而开一个 的数组过于浪费空间，因此我们可以采用离散化的方法，将这些数映射到 上，这个过程就叫做离散化。
最近做的很多向量召回的相关工作，主要集中在优化 Faiss 里面常用的几个算法，包括 IVFFlat 和 IVFPQ，并且针对这两个算法都做出了专门的优化。
根据文章内容撰写摘要总结
随着我们底层特征库中特征数目的不断增长，如何组合特征，如何针对不同场景选择适合的特征，如何评估特征优劣？这些问题已经日益凸显，所以这次想梳理现有的特征工程方法，并将通用的模块抽象成工具，封装到神盾离线计算平台。
本章将开始介绍「强化学习」与适应性控制。在监督学习中，对于训练集我们均有明确的标签，算法只需要模仿训练集中的标签来给出预测即可。但对于某些情况，例如序列性的决策过程和控制问题，我们无法构建含有标签的训练集。即无法提供一个明确的监督学习算法来进行模仿。
小编邀请您，先思考： 1 数据预处理包括哪些内容？ 2 如何有效完成数据预处理？ 数据的质量和包含的有用信息量是决定一个机器学习算法能够学多好的关键因素。因此，我们在训练模型前评估和预处理数据就显得至关重要了。 数据预处理没有统一的标准，只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求，在对数据特性做了充分的理解之后，再选择相关的数据预处理技术，一般会用到多种预处理技术，而且对每种处理之后的效果做些分析对比，这里面经验的成分比较大。 一. 为什么要预处理数据 现实世界的数据总是或多或少存在各种各样的问题，
前些日子，星球里讨论风控建模面试中的一些问题，其中就提到了 “卡方分箱”。大家对卡方分箱都有或多或少的疑问，应星球朋友要求，最近整理了一下我对卡方分箱的理解，也借此分享给公众号的朋友们。
首先要知道，很多时候PID算法都是通过一个控制器进行编程实现，可以是一台计算机，也可以是一个微处理器，但不管怎样，他们处理的信号都已经不再是模拟信号，而是对模拟信号进行离散化处理的数字信号，因此该种信号的PID控制属于一种采样控制，也就是说它是根据不同采样时刻的偏差来计算最终的控制量。
激光雷达在自动驾驶系统中起着关键作用。利用它，可以准确地对车辆所处环境做3D建模，如高精度地图；也可以准确知道某个3D目标在激光雷达坐标系中的位置、大小及姿态，即：3D目标检测。
LightGBM是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：
选自HeartBeat 作者：Julien Despois 机器之心编译 参与：Pedro、张倩、刘晓坤 运行深度神经网络对计算能力、能耗及磁盘空间要求甚高，智能手机的计算资源十分有限，需要多种优化
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