特征工程——一门提高机器学习性能的艺术
当前围绕人工智能(AI)和机器学习(ML)展开的许多讨论以模型为中心,聚焦于 ML和深度学习(DL)的最新进展。这种模型优先的方法往往对用于训练这些模型的数据关注不足,甚至完全忽视。类似MLOps的领域正迅速发展,通过系统性地训练和利用ML模型,尽量减少人为干预,以“释放”工程师的时间。
许多知名的 AI专家正在敦促数据科学家更关注以数据为中心的机器学习视角,而不是过于关注模型选择和超参数调整过程。这种视角更侧重于提高我们所摄取并用于训练模型的数据质量。
Andrew Ng曾公开表示:“机器学习基本上就是特征工程”,我们需要更加倾向于以数据为中心的方法。我们应该将注意力集中在机器学习流程中最需要细致和谨慎考虑的部分:特征工程。
通过“特征工程”技术,可优化训练数据,提升机器学习流程的输出效果!“特征工程”基于现有数据设计相关的输入变量,由此简化训练过程,增强模型性能。调整超参数或模型的效果都不如特征工程;特征工程通过改变数据流程,大幅提升了性能。
《特征工程训练营》将列举6个实践项目,引导你利用特征工程优化训练数据。每章探讨一个代码驱动的新案例,涉及金融、医疗等行业。你将学会清洗和转换数据,减轻偏见。本书呈现各种性能提升技巧,涵盖从自然语言处理到时间序列分析等所有主要机器学习子领域。
本书主要内容 :
● 识别和实现特征转换
● 用非结构化数据构建ML(机器学习)流程
● 量化并尽量避免ML流程中的偏见
● 使用特征存储构建实时ML流程
● 通过操纵输入数据来增强现有ML流程
相关文章:

特征工程——一门提高机器学习性能的艺术
当前围绕人工智能(AI)和机器学习(ML)展开的许多讨论以模型为中心,聚焦于 ML和深度学习(DL)的最新进展。这种模型优先的方法往往对用于训练这些模型的数据关注不足,甚至完全忽视。类似MLOps的领域正迅速发展,通过系统性地训练和利用ML模型&…...

Paper解读:工作场所人机协作的团队形成:促进组织变革的目标编程模型
人工智能(AI)具有降低运营成本、提高效率和改善客户体验的潜力。 因此,在组织中组建项目团队至关重要,这样他们就会在决策过程中欢迎人工智能。 当前的技术革命要求公司快速变革,并增加了对团队在促进创新采用方面的作…...

图文深入理解Oracle Network配置管理(一)
List item 本篇图文深入介绍Oracle Network配置管理。 Oracle Network概述 Oracle Net 服务 Oracle Net 监听程序 <oracle_home>/network/admin/listener.ora <oracle_home>/network/admin/sqlnet.ora建立网络连接 要建立客户机或中间层连接,Oracle…...

leetcode-链表篇3
leetcode-61 给你一个链表的头节点 head ,旋转链表,将链表每个节点向右移动 k 个位置。 示例 1: 输入:head [1,2,3,4,5], k 2 输出:[4,5,1,2,3]示例 2: 输入:head [0,1,2], k 4 输出&#x…...

RAG(Retrieval Augmented Generation)及衍生框架:CRAG、Self-RAG与HyDe的深入探讨
近年来,随着大型语言模型(LLMs)的迅猛发展,我们在寻求更精确、更可靠的语言生成能力上取得了显著进展。其中,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)作为一种创新方法,极大地…...

C语言介绍
什么是C语言 C programing language 能干什么 Hello world? 如何学C语言 no reading no learning...

损失函数篇 | YOLOv10 更换损失函数之 MPDIoU | 《2023 一种用于高效准确的边界框回归的损失函数》
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2307.07662v1.pdf 边界框回归(Bounding Box Regression,BBR)在目标检测和实例分割中得到了广泛应用,是目标定位的重要步骤。然而,对于边界框回归的大多数现有损失函数来说,当预测的边界框与真值边界框具有相同的长宽比,但宽度和高度的…...

WMware安装WMware Tools(Linux~Ubuntu)
1、这里终端里面输入sudo apt upgrade用于更新最新的包 sudo apt upgrade 2、安装 open-vm-tools-desktop 包, Ps:这里是以为我已经安装好了。 udo apt install open-vm-tools-desktop -y3、最后重启就大功告成了 reboot 4、测试是否成功:…...
SLAM ORB-SLAM2(30)关键帧跟踪
SLAM ORB-SLAM2(30)关键帧跟踪 1. 关键帧跟踪2. TrackReferenceKeyFrame2.1. 将当前普通帧的描述子转化为BoW向量2.2. 通过词袋BoW加速当前帧与参考帧之间的特征点匹配2.3. 将上一帧的位姿态作为当前帧位姿的初始值2.4. 通过优化3D-2D的重投影误差来获得位姿2.5. 剔除优化后的…...
k8s 部署 prometheus
创建namespace prometheus-namespace.yaml apiVersion: v1 kind: Namespace metadata:name: ns-prometheus拉取镜像 docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/quay.io/prometheus/prometheus:v2.54.0prometheus配置文件configmap prometheus-configmap.yaml …...

使用VBA快速生成Excel工作表非连续列图片快照
Excel中示例数据如下图所示。 现在需要拷贝A2:A15,D2:D15,J2:J15,L2:L15,R2:R15为图片,然后粘贴到A18单元格,如下图所示。 大家都知道VBA中Range对象有CopyPicture方法可以拷贝为图片,但是如果Range对象为非连续区域,那么将产生10…...
解决GitHub下载速度慢
解决GitHub下载速度慢 方法一:使用git clone 地址 --depth 1来下载 depth 1 表示只科隆最新的一次提交,也就是默认主分支,而不是完整地克隆整个代码仓库,这样可以减少下载地数据,加快克隆操作 可以用git clone 地址 …...

【机器学习(五)】分类和回归任务-AdaBoost算法
文章目录 一、算法概念一、算法原理(一)分类算法基本思路1、训练集和权重初始化2、弱分类器的加权误差3、弱分类器的权重4、Adaboost 分类损失函数5、样本权重更新6、AdaBoost 的强分类器 (二)回归算法基本思路1、最大误差的计算2…...

【设计模式-模板】
定义 模板方法模式是一种行为设计模式,它在一个方法中定义了一个算法的骨架,并将一些步骤延迟到子类中实现。通过这种方式,模板方法允许子类在不改变算法结构的情况下重新定义算法中的某些特定步骤。 UML图 组成角色 AbstractClass&#x…...

小程序原生-列表渲染
1. 列表渲染的基础用法 <!--渲染数组列表--> <view wx:for"{{numList}}" wx:key"*this" > 序号:{{index}} - 元素:{{item}}</view> <!--渲染对象属性--> <view wx:for"{{userInfo}}" wx:key&q…...
JAVA认识异常
目录 1. 异常的概念与体系结构 1.1 异常的概念 1. 算术异常 2. 数组越界异常 3. 空指针异常 1.2 异常的分类 1. 编译时异常 2. 运行时异常 2.1 异常的处理 防御式编程 2.2 异常的捕获 2.3.1 异常声明throws 2.3.2 try-catch捕获并处理 2.3.3 finally 总结 1. 异常…...
2024年10月计划(工作为主,Ue5独立游戏为辅,)
我发现一点,就是工作很忙,比如中秋也在远程加班,周末有时也远程加班,国庆节甚至也差点去甲方工作。甚至有可能驻场。可见,小公司确实不能去。 好在,9月份时,通过渲染 除了上班时间外࿰…...
并发、并行和异步设计
译者个人领悟,一家之言: 并发和并行确实可以明确区分出来,因为cpu的速度非常快,在执行一个任务时经常要等其他组件,比如网络,磁盘等,如果一直串行等待这样就会造成很大的浪费. (就类似于烧水的同时,可以切菜,不用等烧水完成了才去切菜,我可以烧一会水,火生起来了水壶放上了,随…...

求职Leetcode题目(12)
1.只出现一次的数字 异或运算满足交换律 a⊕bb⊕a ,即以上运算结果与 nums 的元素顺序无关。代码如下: class Solution {public int singleNumber(int[] nums) {int ans 0;for(int num:nums){ans^num;}return ans;} } 2.只出现一次的数字II 这是今天滴…...

【YashanDB知识库】如何配置jdbc驱动使getDatabaseProductName()返回Oracle
本文转自YashanDB官网,具体内容请见https://www.yashandb.com/newsinfo/7352676.html?templateId1718516 问题现象 某些三方件,例如 工作流引擎activiti,暂未适配yashandb,使用中会出现如下异常: 问题的风险及影响 …...

C++实现分布式网络通信框架RPC(3)--rpc调用端
目录 一、前言 二、UserServiceRpc_Stub 三、 CallMethod方法的重写 头文件 实现 四、rpc调用端的调用 实现 五、 google::protobuf::RpcController *controller 头文件 实现 六、总结 一、前言 在前边的文章中,我们已经大致实现了rpc服务端的各项功能代…...
MySQL 隔离级别:脏读、幻读及不可重复读的原理与示例
一、MySQL 隔离级别 MySQL 提供了四种隔离级别,用于控制事务之间的并发访问以及数据的可见性,不同隔离级别对脏读、幻读、不可重复读这几种并发数据问题有着不同的处理方式,具体如下: 隔离级别脏读不可重复读幻读性能特点及锁机制读未提交(READ UNCOMMITTED)允许出现允许…...
Java如何权衡是使用无序的数组还是有序的数组
在 Java 中,选择有序数组还是无序数组取决于具体场景的性能需求与操作特点。以下是关键权衡因素及决策指南: ⚖️ 核心权衡维度 维度有序数组无序数组查询性能二分查找 O(log n) ✅线性扫描 O(n) ❌插入/删除需移位维护顺序 O(n) ❌直接操作尾部 O(1) ✅内存开销与无序数组相…...
Qwen3-Embedding-0.6B深度解析:多语言语义检索的轻量级利器
第一章 引言:语义表示的新时代挑战与Qwen3的破局之路 1.1 文本嵌入的核心价值与技术演进 在人工智能领域,文本嵌入技术如同连接自然语言与机器理解的“神经突触”——它将人类语言转化为计算机可计算的语义向量,支撑着搜索引擎、推荐系统、…...
【python异步多线程】异步多线程爬虫代码示例
claude生成的python多线程、异步代码示例,模拟20个网页的爬取,每个网页假设要0.5-2秒完成。 代码 Python多线程爬虫教程 核心概念 多线程:允许程序同时执行多个任务,提高IO密集型任务(如网络请求)的效率…...

OPENCV形态学基础之二腐蚀
一.腐蚀的原理 (图1) 数学表达式:dst(x,y) erode(src(x,y)) min(x,y)src(xx,yy) 腐蚀也是图像形态学的基本功能之一,腐蚀跟膨胀属于反向操作,膨胀是把图像图像变大,而腐蚀就是把图像变小。腐蚀后的图像变小变暗淡。 腐蚀…...

VM虚拟机网络配置(ubuntu24桥接模式):配置静态IP
编辑-虚拟网络编辑器-更改设置 选择桥接模式,然后找到相应的网卡(可以查看自己本机的网络连接) windows连接的网络点击查看属性 编辑虚拟机设置更改网络配置,选择刚才配置的桥接模式 静态ip设置: 我用的ubuntu24桌…...

R 语言科研绘图第 55 期 --- 网络图-聚类
在发表科研论文的过程中,科研绘图是必不可少的,一张好看的图形会是文章很大的加分项。 为了便于使用,本系列文章介绍的所有绘图都已收录到了 sciRplot 项目中,获取方式: R 语言科研绘图模板 --- sciRplothttps://mp.…...

day36-多路IO复用
一、基本概念 (服务器多客户端模型) 定义:单线程或单进程同时监测若干个文件描述符是否可以执行IO操作的能力 作用:应用程序通常需要处理来自多条事件流中的事件,比如我现在用的电脑,需要同时处理键盘鼠标…...
嵌入式常见 CPU 架构
架构类型架构厂商芯片厂商典型芯片特点与应用场景PICRISC (8/16 位)MicrochipMicrochipPIC16F877A、PIC18F4550简化指令集,单周期执行;低功耗、CIP 独立外设;用于家电、小电机控制、安防面板等嵌入式场景8051CISC (8 位)Intel(原始…...