机器学习PAI的特征视图里是不是还不支持衍生特征,特征变换这些定义?
机器学习PAI的特征视图里是不是还不支持衍生特征,特征变换这些定义?文档里写了,但是没看到相关配置项
机器学习PAI的特征变换不是主要在特征平台做的吗?
机器学习PAI的特征变换不是主要在特征平台做的吗?在easyrec里也会做特征的处理吗?那这两个地方如果都有fg的话,是会各自传到线上吗
机器学习PAI在哪里可以查到PAI都支持哪些算子?包括特征生产,特征变换,表变换等等
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【机器学习】小波变换在特征提取中的实践与应用
在信号处理与数据分析领域,小波变换作为一种强大的数学工具,其多尺度分析特性使得它在特征提取中扮演着至关重要的角色。本文将从小波变换的基本原理出发,结合实例和代码,深入探讨小波变换在特征提取中的应用,并着重分析几种常见的基于小波变换的特征提取方法。 一、小波变换的基本原理与数学表达 小波变换的核心理念是将信号分解为一系列小波函数的叠加,这些小波函数具有有限支撑集,在正负之...
机器学习PAI特征变换的运行,可以maxcompute上运行吗?sdk装在哪呢?
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2.3 数据变换【李沐-斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
2.3 数据变换1.数据流程:原始数据–标注及清理–数据变形–特征工程–模型训练2. 数据归一化1. Max-Min Normalization算法: 把一个列里面的数值的最小值与最大值都限定到一个固定区间内,然后把所有的元素只通过线性变化出来【将数据的单位放到合理的区间】;2. Z-Score 算法: 通过算法使得均值变...
机器学习--数据清理、数据变换、特征工程
一、数据清理数据清理是提升数据的质量的一种方式。数据不干净(噪声多)?需要做数据的清理,将错误的信息纠正过来;数据比较干净(数据不是想要的格式)?对数据进行变换;数据对模型不是很友好?对数据的特征进行提取。 数据的错误 收集到的数据与真实观测值不一致【数值丢...
DataScience:深入探讨与分析机器学习中的数据处理之非线性变换—log对数变换、sigmoid/softmax变换
目录深入探讨与分析机器学习中的数据处理之非线性变换log对数变换sigmoid/softmax变换Sigmoid函数Softmax函数相关文章DataScience:深入探讨与分析机器学习中的数据处理之线性变换—标准化standardization、归一化Normalization/比例化Scaling的区别与联系DataScience:深入探讨与分析机器学习中的数据...
DataScience:深入探讨与分析机器学习中的数据处理之非线性变换—log对数变换、sigmoid/softmax变换
深入探讨与分析机器学习中的数据处理之非线性变换log对数变换 如果a(a>0,且a≠1)的b次幂等于N,即ab=N,那么数b叫做以a为底N的对数,记作logaN=b(其中a叫做对数的底数,N叫做真数),这就是对数变换。sigmoid/softmax...
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