在当今的科技发展进程中，人工智能（AI）已经成为推动各领域变革的核心驱动力。而在人工智能的庞大体系里，特征工程占据着举足轻重的地位，它是将原始数据转化为能够让模...

在Java中实现需求预测流程通常会涉及到数据的加载、预处理、特征工程、模型选择、训练、验证以及预测等步骤。以下是一个简化的流程，使用Java和一些假设的库（如A...

过拟合和欠拟合是机器学习模型性能评估的核心问题，体现了模型在训练数据与真实数据分布之间的匹配程度。这两个概念共同构成了机器学习中的"偏差-方差困境"（Bias-...

模型穿越（Model Leakage Through Time）是机器学习建模中一种特殊的数据泄露（Data Leakage）现象，常见于涉及时间序列或动态数据...

在机器学习的宏大版图中，特征工程宛如一座隐藏在幕后却又至关重要的基石。它默默发挥着作用，将原始数据雕琢成模型能够有效学习和理解的形态，深刻影响着机器学习模型的性...

  上篇文章介绍了机器学习数据预处理的数据准备这一部分的内容，本文介绍数据预处理的特征工程部分。

特征工程是提升模型性能的关键步骤。对于时间序列数据，特征工程主要包括以下几方面：

在机器学习的广阔天地中，特征工程一直占据着举足轻重的地位。它宛如一位幕后的工匠，精心雕琢着原始数据，将其转化为能够被机器学习模型高效利用的特征，从而推动模型性能...

在当前信息化和数字化的浪潮中，企业通过分析用户行为来了解用户需求、提升用户体验、优化营销策略变得尤为重要。人工智能（AI）技术的快速发展，为用户行为分析提供了更...

左面是原始的微服务架构，你要自己linux中搭建mysql、redis繁琐费事，右面是使用docker搭建的服务，直接docker run xx启动即可。

在当今机器学习蓬勃发展的浪潮中，特征工程犹如一座坚实的基石，奠定了模型成功的基础。而 C++以其卓越的性能和强大的底层控制能力，在实现机器学习特征工程方面发挥着...

bridge模式：使用--network bridge指定，默认使用docker0

性能意味着更短时间和更低成本，哪怕相同的模型，也会因为特征工程的不同而性能不同。所以我们需要选择那些可以发挥更好性能的特征工程。

1.《docker高级篇（大厂进阶）：1.Docker复杂安装详说》包括：安装mysql主从复制、安装redis集群

近年来，自动特征工程（Automated Feature Engineering）技术的兴起，为这一问题提供了新的解决方案。它旨在通过自动化方法从数据中生成和选...

在金融行业，风险控制（风控）是核心环节，它关乎资产安全、合规性以及机构的长期稳健发展。随着大数据时代的到来，金融机构面临着前所未有的数据量和复杂性。在这样的背景...

阅读完这篇文章，你应该已经掌握了对构建有效的机器学习模型至关重要的多种特征工程技巧。恰当地应用这些最佳的特征工程技术，不仅能够帮助我们更高效地处理数据，还能为公...

机器学习的特征工程（Feature Engineering）是机器学习项目中一个至关重要的步骤，它涉及从原始数据中提取、选择和转换特征，以便更好地训练机器学习模...

我主要做了归一化，然后选取了线性相关度高的特征，最后进行了pca降维成6个组分（可解释0.9以上）。