原文来自:博客园(华夏35度)http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang 作者:Orisun 特征组合   x1年龄 x2北京 x3上海 x4深圳 x5男 x6女 用户1 23 1 0 0 1 0 用户2 31 0 0 1 0 1 如上例特征X有6个维度,年龄是连续值,城市和性别用one-hot表示,假设我们用最简单的线性拟合来预测y值. $\hat{y}=w_0+\sum_{i=1}^n{w_ix_i}$ 实际中“北京的男性用户”.“上海的女性用户”这种组合特征可…

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/feature-crosses/ 特征组合是指两个或多个特征相乘形成的合成特征.特征的相乘组合可以提供超出这些特征单独能够提供的预测能力. 1- 对非线性规律进行编码 特征组合是指通过将两个或多个输入特征相乘来对特征空间中的非线性规律进行编码的合成特征.通过创建一个特征组合可以解决非线性问题. 特征组合的种类 可以创建很多不同种类的特征组合.例如: [A X B]:将…

简介: Spring IO Platform是Spring官网中排第一位的项目.它将Spring的核心API集成到一个适用于现代应用程序的平台中.提供了Spring项目组合中的版本依赖.这些依赖关系是经过测试,可以保证正常工作. 为什么要使用? Spring IO Platform主要是解决依赖版本的冲突问题.举个栗子:在使用Spring的时候,经常会使用到第三方库,一般大家都是根据经验挑选一个版本浩或挑选最新的,其实这是存在隐患的.除非做过完整的测试,保证集成该版本的依赖不会出现问题,否则风险…

前言HBase是一款分布式的NoSQL DB,可以轻松扩展存储和读写能力. 主要特性有: 按某精确的key获取对应的value(Get) 通过前缀匹配一段相邻的数据(Scan) 多版本 动态列 服务端协处理器(可以支持用户自定义) TTL:按时间自动过期 今天我们来聊一聊HBase以上特性在特征工程中的应用,先从最简单的获取一条数据说起: 应用场景介绍Get这是HBase中最简单的一个查询操作,根据id读某一个id的属性 比如根据用户id获取这个用户的 城市,年龄,标签等信息 进阶-前缀匹配扫描…

在这里,我们会用到DBMS_RANDOM包和CASE WHEN语句,思路如下: 一.利用DBMS_RANDOM.RANDOM函数随机生成数值,然后对数值进行取模,如果我们要在10个元素中随机读取的话,那我们需要对10进行取模. 二.再将取模后的值利用CASE WHEN语句与元素进行关联. 譬如,我有一个组合,里面包含“北京”,“上海”,“广州”,“深圳”,“武汉”五个元素,想从这五个元素中随机读取值来填充表的某个字段. 首先,创建测试表 SQL char)); Table created. 构造…

https://segmentfault.com/a/1190000014799038 https://www.jianshu.com/p/fc96675b6f8e https://blog.csdn.net/gaoyueace/article/details/78689737 结合sklearn进行特征工程: https://blog.csdn.net/LY_ysys629/article/details/73518784…

eg:输入:k=3,n=9 输出: [[1,2,6],[1,3,5],[2,3,4]] 输入:k=2,n=5 输出:[[1,4][2,3]] #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf- -*- """ # @Time : // : # @Author : ZFJ # @File : k个数的和为n.py # @Software: PyCharm """ ''' .初试化结果列表result=[] .定义回溯函…

 通过Spring和MyBatis的组合,给出一个较为详细的实例 代码清单:配置Spring+MyBatis测试环境 <?xml version='1.0' encoding='UTF-8' ?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:p="…

1.IV的用途 IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量. 我们在用逻辑回归.决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变量进行筛选.比如我们有200个候选自变量,通常情况下,不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练,而是会用一些方法,从这200个自变量中挑选一些出来,放进模型,形成入模变量列表.那么我们怎么去挑选入模变量呢? 挑选入模变量过程是个比较复杂的过程,需要考虑的因素很多,比如:变量的预测能力,变量之间的相关性,变量的简单性(容易生成和…

背景 在推荐领域CTR(click-through rate)预估任务中,最常用到的baseline模型就是LR(Logistic Regression).对数据进行特征工程,构造出大量单特征,编码之后送入模型.这种线性模型的优势在于,运算速度快可解释性强,在特征挖掘完备且训练数据充分的前提下能够达到一定精度.但这种模型的缺点也是较为明显的: 模型并未考虑到特征之间的关系 \(y=w_0+\sum_{i=1}^{n}w_ix_i\) .在实践经验中,对特征进行交叉组合往往能够更好地提升模型效果.…