近年来，立法机关及政治人物日益成为高级持续性威胁（APT）和定向网络攻击的重点目标。2025年英国议会成员遭遇的系列鱼叉式钓鱼事件表明，攻击者已具备深度情报收集...

2025年感恩节前夕，微软披露代号为Storm-0900的威胁组织发起了一场以“停车罚单”和“医疗检测结果”为主题的高伪装度钓鱼攻击。该行动利用节假日期间用户心...

我们已经了解了特征工程的概念和基础应用，今天我们围绕比较广泛的行业示例继续加深理解。

特征工程是数据科学中的关键环节，其核心目标是将原始的、杂乱的数据转化为机器学习模型能够有效理解和利用的格式。这个过程可以类比于将生鲜食材烹饪成美味佳肴的完整流程...

分类编码是特征工程里最容易被忽视却又最能出效果的环节。scikit-learn自带的编码器只是冰山一角，category_encoders这个库才是真正的百宝箱...

本文深入探讨了数据湖在AI和机器学习场景中支撑特征工程与模型训练的核心价值，重点介绍了腾讯云数据湖计算DLC作为Gartner认可的唯一中国厂商解决方案的技术优...

LightGBM是一款"轻如鸿毛，快如闪电"的梯度提升框架，专为高效处理大规模数据而生，像一位擅长在数据森林中快速找到最优路径的向导。

在医疗领域建立模型时，训练和测试集的准备非常重要。下面是一些步骤和案例分析的示例。

作者介绍：崔鹏，计算机学博士，专注 AI 与大数据管理领域研究，拥有十五年数据库、操作系统及存储领域实战经验，兼具 ORACLE OCM、MySQL OCP 等...

特征工程作为机器学习流程中的关键环节，在模型训练之前执行，其质量直接影响模型性能。虽然深度学习模型在图像和文本等非结构化数据的特征自动学习方面表现优异，但对于表...

综上，本文讨论了Python预处理与特征工程技术要点有哪些关键点，我总结了十大要点，献给同为初学者的你，读完这篇文章，相信你会深有感触。特征工程是连接现象与本质...

核心目的 改变位置，保持几何结构不变 调整数据分布范围，消除基线偏移 不变性 保持距离、角度、面积等度量性质 保持数据相对关系（如差值、分布形态） 典型...

该框架与 scikit-learn 生态系统完全兼容，可无缝集成到机器学习工作流中。此外，tsfresh 支持用户自定义特征，允许研究人员将领域知识融入特征工程...

训练一个优秀的算法模型，本质上是数据、特征与模型三者协同优化的过程。 一、数据质量：模型训练的基石 在数据采集阶段，"源数据完整性"和"数据收集时效性"的...

在当今数据驱动的时代，数据科学家肩负着通过数据分析和建模为各行业提供有价值洞察的重任。我们曾协助客户完成了一项关于金融市场数据预测的咨询项目，旨在通过对金融市场...

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...