文章 2024-06-22 来自:开发者社区

机器学习归一化特征编码(二)

机器学习归一化特征编码(一)+https://developer.aliyun.com/article/1544815?spm=a2c6h.13148508.setting.19.22454f0e4mZEBN OneHotEncoder️ 当然,除了自然顺序编码外,常见的对离散变量的编码方式还有独热编码,独热编码的过程如下 不难发现...

机器学习归一化特征编码(二)
文章 2024-06-22 来自:开发者社区

机器学习归一化特征编码(一)

特征缩放 因为对于大多数的机器学习算法和优化算法来说,将特征值缩放到相同区间可以使得获取性能更好的模型。就梯度下降算法而言,例如有两个不同的特征,第一个特征的取值范围为1——10,第二个特征的取值范围为1——10000。在梯度下降算法中,代价函数为最小平方误差函数,所以在使用梯度下降算法的时候,算法会明显的偏向于第二个特征,因为它的取值范围更大。在比如,k近邻算法,它使用的是欧...

机器学习归一化特征编码(一)

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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文章 2024-05-26 来自:开发者社区

【机器学习】Spark ML 对数据特征进行 One-Hot 编码

什么是 One-Hot 编码? 在机器学习中,一般需要对非数值型的特征进行编码处理,将其转化为数值型的特征。其中,One-Hot 编码是一种常见的特征编码方式。 One-Hot 编码是将一个离散特征的每个取值映射为一个唯一的整数编号,并将该编号表示成一个二进制向量的形式。具体来说,对于一个有 $k$ 个不同取值的...

阿里云文档 2024-05-23

在推荐系统中应用FeatureStore管理特征

本文以FeatureStore的特征表为例,为您介绍FeatureStore从创建与注册到最终上线的过程,帮助您了解如何从零开始搭建并上线一套完整的推荐系统。

阿里云文档 2024-02-27

什么是线性模型特征重要性算法组件

线性模型特征重要性组件用于计算线性模型的特征重要性,包括线性回归和二分类逻辑回归,支持稀疏和稠密数据格式。本文为您介绍该组件的配置方法。

阿里云文档 2024-01-10

使用pai designer分箱组件离散化连续特征

特征离散是将连续的数据进行分段,使其变为多个离散化区间。针对该场景,PAI推出了分箱组件和数据转换模块组件。首先使用分箱组件将连续特征离散化,再使用数据转换模块将原始数据从连续值转换为离散值。本文为您介绍如何使用Designer组件进行连续特征离散化。

阿里云文档 2024-01-05

使用特征工程提取特征数据

通过推荐算法定制生成的特征工程,对原始数据集(包括用户表、物料表和行为表等)进行处理,并生成新的特征表,以供后续的召回和排序使用。前提条件已开通PAI(Designer),并创建默认工作空间。具体操作,请参见开通PAI并创建默认工作空间。开通PAI并创建默认工作空间已为工作空间绑定MaxComput...

问答 2023-08-08 来自:开发者社区

机器学习PAI kv特征的问题查了下, 数据处理是不是会有编码问题啊?

机器学习PAI kv特征的问题查了下,应该还是编码问题,于是在odps_input_v3的时候,就decode解码一遍?负采样的的gl,values.py 最后就这样解决的,从odps down 数据处理是不是会有编码问题啊?

文章 2023-07-19 来自:开发者社区

总结机器学习中7种离散特征编码方式优缺点

总结机器学习中7种离散特征编码方式优缺点

总结机器学习中7种离散特征编码方式优缺点
阿里云文档 2020-10-21

什么是特征重要性过滤组件

特征重要性过滤组件为线性特征重要性、GBDT特征重要性和随机森林特征重要性等组件提供过滤功能,支持过滤TopN的特征。

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

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