特征構造是一個非常耗時的過程，因為每個新特征都需要經過幾個步驟去構造，特別是那些需要用到多張表信息的特征。我們可以把這些特征構造的操作合起來，分成兩個類：“轉換（transformation）”和“聚合（aggregation）”。下面我們通過幾個例子來理解一下這些概念。
2018-08-20 09:16:13
6649 1、特征工程與意義 特征就是從數據中抽取出來的對結果預測有用的信息。 特征工程是使用專業知識背景知識和技巧處理數據，是得特征能在機器學習算法上發揮更好的作用的過程。 2、基本數據處理 數據采集 需要
2020-10-08 15:24:002624 
精準的標注。浩辰3D軟件的文本特征應用，能幫助設計工程師以順序建模設計方式，快速創建特征，實現精準化標注。下面，小編給大家介紹一下如何使用浩辰3D軟件的文本特征。具體操作步驟如下：1、創建帶文本的輪廓
2021-04-22 17:28:02
解到，6678系統的特征阻抗要設計為50ohm，但是參考EVM的原理圖（如下圖）時發現，按照EVM的設計，如果是FR-4材質，介電常數4.5~5的情況下，按照EVM的走線是無法能滿足50ohm特征阻抗
2018-06-21 07:56:16
工程師解讀從MIMO到波束賦形的詳細教程
2021-05-19 06:40:54
如何定義機器人？機器人工程師學習計劃分享
2021-12-20 06:11:57
記錄一下，方便以后翻閱~主要內容1） RTC特征與原理；2） BKP備份寄存器特征與原理；3） RTC常用寄存器+庫函數介紹；4） 相關實驗代碼解讀。實驗內容：因為沒有買LCD屏，所以計劃通過串口
2022-01-14 07:19:28
CC2541作為主機發現從機服務和特征值的過程解析轉載：897503845@qq.com一、簡介本篇以SimpleBLECentral工程為例，解析CC2541作為主機時是如何發現從機的服務和特征
2016-04-14 10:23:45
RT 如果只是單純的連接藍牙設備能順利地找服務找特征基本不會失敗如果在找代碼里添加找完特征后寫入數據這個功能，連接的時候就經常卡在找服務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
矩陣M是對角矩陣，且只有主對角線元素，其他都為0，其中的數是有量綱（單位）的。矩陣N的最小特征值對應的特征向量為p，p的前三個元素正好為矩陣M的三個對角元素的n倍，想問一下有辦法求出矩陣M中的元素嗎？（用eig求出的特征向量都是被單位化以后的，有什么辦法求出的單位向量沒有被單位化）
2017-03-06 16:22:10
NEC協議的特征是什么？NEC表示形式是什么？
2022-02-15 06:35:59
pro-e中組件中的零件沒步驟,而是一個輸入特征,這個特征要怎么修改
2017-07-05 14:27:36
歡迎的編程語言！人工智能是當前最熱門話題之一，機器學習技術是人工智能實現必備技能，Python編程語言含有最有用的機器學習工具和庫，以下是Python開發工程師必知的十大機器學習庫！一
2018-03-26 16:29:41
RT6863D/TR具有哪些特征？
2021-10-12 09:21:30
SPI協議是什么？有哪些特征？什么是I2C協議？
2021-11-02 07:01:41
YS4004芯片的主要特征
2021-02-01 07:22:14
將矩陣的特征值排序，取最大的前90%，再把前90%由大到小特征值所對應的特征向量組成一個新的矩陣，應該要怎么做呢？我嘗試著用特征值連到一維數組排序，但是顯示錯誤。排序后又要怎么把這些特征值所對應的特征向量重排呢？
2018-04-17 21:11:06
請問什么是特征頻率？
2019-08-23 16:40:08
本文將HOG特征和PCANet網絡提取的特征進行融合，不僅包含數據的淺層局部和數據分布信息，還包含深度判別性信息，在AR及Yale B人臉數據庫的實驗結果驗證了本文算法的有效性和魯棒性。但和典型
2020-11-25 06:17:21
是這部分的工作和業務相關性大，且講明白了技術亮點不多，屬于苦力活，所以沒有開源的動力。本文總結了蘑菇街搜索推薦在實踐大規模機器學習模型中的特征處理系統的困難點。我們的技術選型是spark，雖然spark
2018-11-19 09:35:28
計算機視覺的特征提取算法研究至關重要。在一些算法中，一個高復雜度特征的提取可能能夠解決問題（進行目標檢測等目的），但這將以處理更多數據，需要更高的處理效果為代價。而顏色特征無需進行大量計算。只需將數字圖像中的像素值進行相應轉換，表現為數值即可。因此顏色特征以其低復雜度成為了一個較好的特征。
2019-10-12 06:55:23
總框架：實時時鐘RTC和備份寄存器BKP特征、原理及相關實驗代碼解讀
2021-08-02 10:35:30
1. 前言??從給定的特征集合中選擇出相關特征子集的過程，稱為“特征選擇”。特征選擇是一個重要的數據預處理過程，：減少特征數量、降維，使模型泛化能力更強，減少過擬合；去除不相關特征，降低學習難度
2021-12-20 06:00:27
您好，我在學習labview提取脈搏、心電的特征值，，請教教小白
2019-10-30 00:24:26
未來家庭的監控機器人應該要具備以下特征:1.擬人化設計,具有可愛的操作接口讓人很容易從遠 端監控.2.監控機器人可以儲存所看到的影像,并通過遠程傳給家庭主人.3.監控機器人本身要有基本的感知
2019-10-30 02:25:39
用MATLAB的etime函數測兩個特征點之間的時間，求會用的給一個例子學習？{:13:}
2017-06-05 11:10:02
紋理圖像的特征是什么？指紋圖像的特征是什么？
2021-06-02 07:05:59
如何給特征(notify) 賦值，用的例子是 gatts_server_service_table，運行后 特征和描述都沒有值，請問下怎么賦值，看別人做的，特征值還一直在變化
2023-03-03 07:27:50
車規級GPS模塊有哪些特征？
2021-05-18 06:54:02
博士，2016年加入阿里巴巴，現主要從事推薦系統特征、模型、架構和大規模機器學習框架的研發工作。以下內容根據演講嘉賓視頻分享以及PPT整理而成。本次分享的主要圍繞以下三個方面：一．業務背景二．XPS機器學習
2018-04-24 16:43:39
提出利用分形幾何抽取音頻特征的全局化音頻檢索，將其學習階段計算音頻數據庫中每個音頻的分維作為特征向量，保存在音頻特征數據庫中，并建立索引。其檢索階段則首先計算
2009-04-22 08:44:42
17 自20世紀90年代以來，特征選擇成為模式識別和機器學習領域的重要研究方向，研究成果十分顯著，但是也存在許多問題需要進一步研究。本文首先將特征選擇視為特征集合空間中的啟發
2011-05-05 17:01:100 基于無監督特征學習的手勢識別方法_陶美平
2017-01-03 17:41:581 毫無疑問，機器學習/人工智能的子領域在過去幾年越來越受歡迎。目前大數據在科技行業已經炙手可熱，而基于大量數據來進行預測或者得出建議的機器學習無疑是非常強大的。一些最常見的機器學習例子，比如
2018-07-08 11:05:001536 
) ，是指從全部特征中選取一個特征子集，使構造出來的模型更好。在機器學習的實際應用中，特征數量往往較多，其中可能存在不相關的特征，特征之間也可能存在相互依賴，容易導致如下的后果：特征個數越多，分析特征、訓練模型所需的時間就越長。
2017-11-16 01:28:158107 
針對當前基于機器學習的早期阿爾茨海默病（AD）診斷中訓練樣本不足的問題，提出一種基于多模態特征數據的多標記遷移學習方法，并將其應用于早期阿爾茨海默病診斷。所提方法框架主要包括兩大模塊：多標記遷移學習
2017-12-14 11:22:373 針對使用規則和機器學習方法判別句間關系時出現因機器學習多次迭代而導致規則權值削弱現象，進而導致判別正確率偏低的問題，提出了在規則和機器學習相結合過程中對導入的明顯規則特征進行加強處理的方法。首先
2018-01-07 09:49:010 傳統機器學習面臨一個難題，即當訓練數據與測試數據不再服從相同分布時，由訓練集得到的分類器無法對測試集文本準確分類。針對該問題，根據遷移學習原理，在源領域和目標領域的交集特征中，依據改進的特征分布相似
2018-01-09 14:49:360 單一的特征與分類器只能對限定條件下的人臉進行較好的識別，當在非限定條件下（如光照、背景等發生變化時）將出現人臉識別率較低問題。針對該問題，提出了一種基于多種局部二進制特征集成學習的人臉識別算法
2018-01-16 14:12:523 同時也具備了統計意義。 相比于傳統的統計模型，機器學習（Machine Learning）方法是近年來較為熱門的一個研究領域，是研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自
2018-01-25 13:36:231 針對當前圖像檢索中存在的有效特征提取問題，提出了一種基于人工免疫識別系統（AIRS）的特征權值調整方法。利用人工免疫識別系統的泛化學習及記憶的特點，對訓練樣本的特征值進行學習，從而確定各特征之間的權值分配。實驗結果表明，與傳統權值調整法相比，本方法能夠為各特征提供較好的權值，提高圖像檢索的準確率。
2018-02-27 16:24:550 為提高低配置計算環境中的視覺目標實時在線分類特征提取的時效性和分類準確率，提出一種新的目標分類特征深度學習模型。根據高時效性要求，選用分類器模型離線深度學習的策略，以節約在線訓練時間。針對網絡深度
2018-03-20 17:30:420 本文檔詳解如何創建一個STM32工程，供參考
2018-03-30 11:46:0831 特征選擇是一個重要的“數據預處理” (data preprocessing) 過程，在現實機器學習任務中，獲得數據之后通常先進行特征選擇，此后再訓練學習器。那么，為什么要進行特征選擇呢？
2018-06-18 17:24:006686 萬萬沒想到，在工程師的手中，我們可以用機器學習搭建自己的音以決策樹為例，這是一種常見的機器學習算法，并不涉及“神經網絡”、“深度學習”的范疇。簡言之，決策樹是一種以遞歸方式學習每個特征的閾值并將數據分類的系統。
2018-08-01 09:41:432689 Andrew以Speech Recognition的場景為例，比較了pipeline和end-to-end兩種建模方式中特征工程的差異。
2018-08-09 10:09:414324 
來看下完整的數據集，可以看到分布在七張表中有 5800 萬行數據，而機器學習方法需要針對一張表進行模型訓練。此時，特征工程就需要將每個客戶的所有信息提取并融合到一個表中。
2018-09-05 09:17:047764 在學習機器學習中，看過挺多案例，看到很多人在處理數據的時候，經常把連續性特征離散化。為此挺好奇，為什么要這么做，什么情況下才要做呢？
2018-11-17 09:31:4112888 問題。解決這些問題的方法與數據預處理的方法在機器學習中被統稱為特征工程，今天我們就來了解一下吧。?◆??◆??◆特征工程是什么當你想要你的預測模型性能達到最佳時，你要做的不僅是要選取最好的算法，還要
2018-12-05 09:36:161966 對于缺失值是任何一個數據集都不可避免的，在數據統計過程中可能是無意的信息被遺漏，比如由于工作人員的疏忽，忘記而缺失；或者由于數據采集器等故障等原因造成的缺失，或者是有意的有些數據集在特征描述中會規定將缺失值也作為一種特征值，再或者是不存在的，有些特征屬性根本就是不存在的。
2019-03-14 15:19:141934 
對于類別數量很多的分類變量可以采用特征哈希（Hashing Trick），特征哈希的目標就是將一個數據點轉換成一個向量。利用的是哈希函數將原始數據轉換成指定范圍內的散列值，相比較獨熱模型具有很多優點，如支持在線學習，維度減小很多燈。具體參考數據特征處理之特征哈希（Feature Hashing）。
2019-04-19 16:42:564017 
理解實際業務場景問題是機器學習的第一步，機器學習中特征工程和模型訓練都是非常費時的，深入理解要處理的問題，能避免走很多彎路。
2019-07-08 10:19:511130 雖然經典機器學習算法需要人工干預來從數據中提取特征，但機器學習算法或網絡模型學習如何提取數據中的重要特征并對該數據進行智能預測。
2019-09-11 11:52:152260 本文我們來討論特征預處理的相關問題。主要包括特征的歸一化和標準化，異常特征樣本清洗與樣本數據不平衡問題的處理。
2020-03-15 17:14:00701 特征工程是用數學轉換的方法將原始輸入數據轉換為用于機器學習模型的新特征。特征工程提高了機器學習模型的準確度和計算效率，體現在以下五個方面
2020-03-15 16:57:003564 在一定程度上降低特征后，從直觀上來看，很多時候可以一目了然看到特征與特征值之間的關聯，這個場景，需要實際業務的支撐，生產上的業務數據更加明顯，有興趣的同學可以私信我加群，一起研究。
2020-04-15 15:56:5215099 工業機器人的功用特征影響著機器人的作業功率和牢靠性，在機器人規劃和選用時應思考如下幾個功用方針：
2020-04-19 05:50:001088 子集，然后對它進行評價，之后根據評價結果選擇下一個特征子集，再進行移動學習評價，……，直到無法找到更好的候選子集。
2020-05-20 08:00:000 機器學習中特征選擇和特征提取區別 demi 在 周四, 06/11/2020 - 16:08 提交 1. 特征提取 V.S 特征選擇 特征提取和特征選擇
2020-09-14 16:23:203735 
在本文中，我們將研究從數據集中選擇特征的不同方法;同時通過使用Python中Scikit-learn (sklearn)庫實現討論了特征選擇算法的類型。
2020-12-10 15:56:411577 
機器學習工程師做什么?機器學習工程師可以獲得哪些職業機會?需要獲取哪些學位才能成為機器學習工程師?成為機器學習工程師需要什么技能?
2021-01-19 10:00:301790 隨著每個組織將其業務數字化，并利用數據科學工具、人工智能、機器學習，對其領域的專業人員的需求一直很高。隨著機器學習成為所有自動化工具的一個重要方面，對機器學習工程師的要求越來越高
2021-02-27 11:06:591197 創造新的特征是一件十分困難的事情，需要豐富的專業知識和大量的時間。機器學習應用的本質基本上就是特征工程。——Andrew Ng 業內常說數據決定了模型效果上限，而機器學習算法是通過數據特征做出預測
2021-03-10 15:53:421860 
針對梅爾頻率倒譜系數（MrCC）語音特征不能有效反映連續幀之間有效信息的問題，基于深度神經網絡相關性和緊湊性特征，提岀一種融合神經網瓶頸特征與MFCC特征的復合特征構造方法，提高語音的表征能力和建模
2021-03-17 11:31:565 機器學習中特征選擇是一個重要步驟，以篩選出顯著特征、摒棄非顯著特征。
2021-03-19 16:26:501662 
針對深度學習中使用少量樣本完成模型訓練的小樣本學習問題，構建一種雙路的特征聚合網絡，并提出種新的綜合損失函數對網絡模型的參數更新過程加以控制。通過綜合損失函數，特征聚合網絡可將樣本映射到更具代表性
2021-03-22 14:51:159 當前最流行的圖像特征學習方法是深度神經網絡，該類方法無需人工參與即可自動地通過特征學習提取高效的特征，用于分類識別等任務。然而，深度神經網絡圖像特征抽取方法目前也面臨著諸多挑戰，其有效性嚴重依賴
2021-03-31 14:04:059 。鏈路預測是計算機科學和物理學的重要研究方向，對此已有較深入的研究，其主要研究思路是基于馬爾可夫鏈、機器學習和無監督的學習。然而，這些工作大多只使用單一的特征，即基于網絡拓撲特征或者屬性特征進行預測，很少將這
2021-04-23 15:44:3512 圖像特征 傳統的圖像特征提取（特征工程）主要是基于各種先驗模型，通過提取圖像關鍵點、生成描述子特征數據、進行數據匹配或者機器學習方法對特征數據二分類/多分類實現圖像的對象檢測與識別。卷積神經網絡通過
2021-04-30 09:11:572363 
特征工程是影響杋器茡習算法性能的關鍵因素之一，隨著互聯網數據規模的擴大，傳統特征工程的人力成本不斷増加。為減少對特征工程的依賴，構建一種結合顯式和隱式特征交互的融合模型。將稀疏結構單元與殘差單元
2021-05-12 16:13:535 利用監督性學習算法進行語音増強時，特征提取是至關重要的步驟。現有的組合特征和多分辨率特征等聽覺特征是常用的聲學特征，基于這些特征的増強語音雖然可懂度得到了較大提升，但是仍然殘留大量噪聲，語音
2021-05-19 16:33:1026 圖像特征 傳統的圖像特征提取（特征工程）主要是基于各種先驗模型，通過提取圖像關鍵點、生成描述子特征數據、進行數據匹配或者機器學習方法對特征數據二分類/多分類實現圖像的對象檢測與識別。卷積神經網絡通過
2021-05-20 10:49:084374 
針對Bugzilla缺陷跟蹤系統的ε clipse項目軟件缺陷報告數據集，使用特征選擇和機器學習算法對向量化的原始數據進行特征降維、權重優化等處理，得到數據維度較低的優化數據集，并采用分類算法評估
2021-06-10 10:50:5612 基于WordNet模型的遷移學習文本特征對齊算法
2021-06-27 16:14:438 研究圖像特征檢測已經有一段時間了，圖像特征檢測的方法很多，又加上各種算法的變形，所以難以在短時間內全面的了解，只是對主流的特征檢測算法的原理進行了學習。總體來說，圖像特征可以包括顏色特征、紋理特等
2021-09-01 10:19:191875 
嵌入式特征選擇是將特征選擇過程與學習器訓練過程融為一體，兩者在同一個優化過程中完成，即在學習器訓練過程中自動地進行了特征選擇。基于懲罰項的特征選擇法給定數據集 D={(x1,y1),(x2,y2
2021-10-21 10:36:041 從圖像到特征，是特征提取關鍵操作，特征描述子本質上是一系列的向量數據，它可以唯一表示一張圖像。對相似的特征進行區域匹配或者搜索，找到高度相似數據特征片段是特征匹配的主要工作。
2022-08-06 15:34:301266 開始的通過傳感器(例如CMOS)來獲得數據。然后經過預處理、特征提取、特征選擇，再到推理、預測或者識別。最后一個部分，也就是機器學習的部分，絕大部分的工作是在這方面做的，也存在很多的paper和研究。
2022-08-22 15:05:53761 后面計算的是特征點主方向上的描述子,計算過程中要將特征點周圍像素旋轉到主方向上,因此計算一個半徑為16的圓的近似坐標,用于后面計算描述子時進行旋轉操作.
2022-10-14 09:50:10491 定義神經網絡 Neural Networks，簡稱NN。針對機器學習算法需要領域專家進行特征工程，模型泛化性能差的問題，提出了NN可以從數據的原始特征學習特征表示，無需進行復雜的特征處理。
2022-11-03 10:46:35961 Transformer block中，包含Self-Attention和FFN，通過堆疊Transformer block的方式達到學習圖像特征的目的。
2022-12-12 15:01:56996 特征工程是機器學習過程中的關鍵步驟，涉及將原始數據轉換為機器學習算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中，我們介紹了各種特征工程技術，包括特征選擇和提取、編碼分類變量、縮放和歸一化、創建新特征、處理不平衡數據、處理偏斜和峰度、處理稀有類別、處理時間序列數據、特征轉換和文本預處理。
2023-04-19 11:38:43519 
特征工程是機器學習過程中的關鍵步驟，涉及將原始數據轉換為機器學習算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中，我們介紹了各種特征工程技術，包括特征選擇和提取、編碼分類變量、縮放和歸一化、創建新特征、處理不平衡數據、處理偏斜和峰度、處理稀有類別、處理時間序列數據、特征轉換和文本預處理。
2023-04-19 11:38:47560 
特征工程是機器學習過程中的關鍵步驟，涉及將原始數據轉換為機器學習算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中，我們介紹了各種特征工程技術，包括特征選擇和提取、編碼分類變量、縮放和歸一化、創建新特征、處理不平衡數據、處理偏斜和峰度、處理稀有類別、處理時間序列數據、特征轉換和文本預處理。
2023-04-19 11:38:51703 
“大家好，這是【產品線工程（PLE）專題】更新的第四篇，上一篇我們介紹了‘版本、變體和其他的基礎定義’，這一篇我們介紹特征模型和特征-這是什么”非正式地談論可變性是很有趣的一件事，但最終還是需要
2022-01-05 11:16:00461 
生物信息的學習和分析，通過特定傳感器識別人體獨有特征并進行認證和識別。這兩個領域之間存在著千絲萬縷的聯系，因此兩者的結合可以產生一些非常有用的應用。 機器視覺是通過攝像頭、掃描儀等設備采集圖像信息，并利用算法
2023-08-09 17:43:57442 特征重要性分析用于了解每個特征(變量或輸入)對于做出預測的有用性或價值。目標是確定對模型輸出影響最大的最重要的特征，它是機器學習中經常使用的一種方法。
2023-10-13 12:32:04154 
區域和輪廓只包含對分割結果的原始描述，在實際應用中我們還需要從區域或輪廓中確定一個或多個特征量。這些確定的特征量被稱為特征。
2023-10-23 14:12:49325 
機器學習最基礎的5個流程，分別是數據獲取，數據預處理，特征工程，建模、測試和預測，上線與部署。
2024-01-25 11:26:16217
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? 獨熱（One-hot）編碼： ? 獨熱編碼是一種以機器學習算法能夠理解的方式表示分類數據的方式。 ? 我們的模型理解數字但不理解字符串，這就是我們需要將字符串轉換為數字的原因。但是，我們不能為我們的字符串分配隨機數，因為我們的模型可能比小數字更重視大數字。這就是為什么我們要使用 one-hot 編碼的原因。 ? 以下是有關房屋銷售的示例： ?
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