在建模领域人们常说，数据和特征决定机器学习的上限，而模型和算法只是不断地逼近这个上限。 真正参与过机器学习比赛的人，都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性，它决定了你在比赛排行榜中的位置。 因为在算法竞赛的过程中，大家知道的数据都差不多，算法也都差不多，真正能拉开差距的地方就在于特征工程和 ....

作者： 沐瑶 MLOps工程实践 稿 你是否曾坐在屏幕前思考过什么样的特征可以帮助你的机器学习模型更好地学习它的任务？你大概率有过这样的经历。数据预处理往往会消耗大量数据科学家和机器学习工程师的时间和精力，将数据准备好，输入学习算法是一项不小的壮举。 数据预处理Pipeline中的关键步骤之一是 特 ....

[图片] 分享嘉宾：杨旭东 阿里巴巴 算法专家 编辑整理：杨佳烨 电子科技大学 出品平台：DataFunTalk 导读： 深度学习时代，某些领域，如计算机视觉、自然语言处理等，因为模型具有很强的特征表达能力，特征工程显得不那么重要了。但在搜推广领域，特征工程仍然对业务效果具有很大的影响，并且占据了算 ....

希孟 网易 稿 https://www.6aiq.com/article/1647651329252 从2019年年中起，我们针对网易新闻个性化推荐的系统架构做了更新迭代，涉及的工作包括特征/样本的平台化、pCTR推理服务的性能优化、大规模分布式训练的探索，以及目前正在进行的推荐中台化改造等。 我们 ....

特征工程是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，其目的是为了获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限。 今天，为了方便读者学习，温州大学黄海广团队整理了特征工程的ppt，并提供下载。 课件介绍 本课件是温州大学黄海广老师的机器学习课程的授课课件，授课内容公布在中国大学慕课： https: ....

from http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 目录 1 特征工程是什么？ 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1…

原文作者：求是汪在路上（知乎 ID） 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/85440355/ 风控业务背景 俗话说，路遥知马力，日久见人心。在风控中也是如此，我们常从时间维度提取借款人在不同时间点的特征，以此来判断借款人的风险。在实践中，这类特征通常会占到 80% 以 ....

任何参与机器学习黑客马拉松和竞赛的人都知道特征工程的重要性。自从我意识到它具有巨大的潜力以来，我一直是特征工程的巨大倡导者。但手动完成时，这可能是一个缓慢而艰巨的过程。我必须花时间集思广益，讨论哪些功...

以下文章来源于搜索与推荐 Wiki ，作者 Thinkgamer 文本特征在内容平台内使用的场景和方式更多，但并不等于说其在其他形式的平台中无用户之地，比如：电商平台中的商品标题、商品介绍、评论等，商品平台中视频标题、视频介绍、评论等。 利用文本数据可以做的事情很多，包括但不局限于：关键词提取、文本 ....

最近在做时间序列的项目，所以总结一下构造的特征的方法和一些经验。 先放上大纲： [图片] 1.时间特征 1.1 连续时间 持续时间： 浏览时长； 间隔时间： 购买/点击距今时长； 距离假期的前后时长（节假日前和节假日后可能会出现明显的数据波动）； 1.2 离散时间 年、季度、季节、月、星期、日、时 ....

[图片] 译者：张峰 ，Datawhale 成员 特征工程 传统编程的关注点是代码。在机器学习项目中，关注点变成了特征表示。也就是说，开发者通过添加和改善特征来调整模型。“Garbage in, garbage out”。对于一个机器学习问题，数据和特征往往决定了结果的上限，而模型、算法的选择及优化 ....

Datawhale 干货 作者：shine-lee，编辑：极市平台 本文解读了一项数据预处理中的重要技术——特征归一化，提出并解答了 5 个相关问题，同时分析了相关方法和适用场景。 写在前面 Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决 ....

1 特征工程是什么？ 　　有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面： [图片] [图片] ....

本文作者：hannahguo，腾讯 PCG 推荐算法工程师 在推荐系统中，特征工程扮演着重要的角色。俗话说数据和特征决定了机器学习算法的上限，而模型、算法的选择和优化只是在不断逼近这个上限。特征工程的前提是收集足够多的数据，使用数据学习知识，从大量的原始数据中提取关键信息并表示为模型所需要的形式。本 ....

作者：吴忠强，Datawhale 优秀学习者 转载地址 系列文章： https://www.6aiq.com/article/1586105589491 摘要：对于数据挖掘项目，本文将学习应该从哪些角度做特征工程？从哪些角度做数据清洗，如何对特征进行增删，如何使用 PCA 降维技术等。 特征工程（F ....

[图片] 分享嘉宾：陈戊超、高赟 阿里 技术专家 文章整理：有感情的打字机 内容来源：Flink Forward ASIA 出品平台：DataFun 导读：Flink 是一个分布式计算引擎，支持批流一体的数据处理。在实际生产中的人工智能使用场景中，Flink 在包括特征工程，在线学习，在线预测等方面 ....

随着大数据时代的到来，特征工程发挥着越来越重要的作用。那么什么是特征工程呢，简单说，就是发现对因变量 y 有明显影响作用的特征，通常称自变量 x 为特征，特征工程的目的是发现重要特征。 一般来说，特征工程大体上可以分为三个方面，一是特征构造 ，二是特征选择 ，，三是特征生成 。三个方面当中，最重要的 ....

作者： 杨旭东 96 人赞同了该文章 众所周知，深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域最先取得突破并成为主流方法。但是，深度学习为什么是在这些领域而不是其他领域最先成功呢？我想一个原因就是图像、语音、文本数据在空间和时间上具有一定的内在关联性。比如，图像中会有大量的像素与周围的像素比较类 ....