目录 1 为什么要记录特征转换行为?2 有哪些特征转换的方式?3 特征转换的组合4 sklearn源码分析 4.1 一对一映射 4.2 一对多映射 4.3 多对多映射5 实践6 总结7 参考资料 1 为什么要记录特征转换行为? 使用机器学习算法和模型进行数据挖掘,有时难免事与愿违:我们依仗对业务的理解,对数据的分析,以及工作经验提出了一些特征,但是在模型训练完成后,某些特征可能“身微言轻”——我们认为相关性高的特征并不重要,这时我们便要反思这样的特征提出是否合理:某些特征甚至“南辕北辙”——我们…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 项目合作QQ:231469242 变量筛选:(逻辑回归) 好处: 变量少,模型运行速度快,更容易解读和理解 坏处: 会牺牲掉少量精确性 变量不筛选:(r…

目录 一.    特征工程是什么?    2 ①特征使用方案    3 ②特征获取方案    4 ③特征处理    4 1.    特征清洗    4 2.    数据预处理    4 3.    特征监控    4 二.    数据预处理    5 1.    无量纲化    5 1.1标准化    5 1.2区间缩放法    7 1.3归一化方法有两种    7 2.    对定量特征二值化    8 1.    为什么要对定量特征二值化?    8 2.    对定量特征二值化的方法   …

1.    背景 鉴于网上使用MonkeyImage的实例除了方法sameAs外很难找到,所以本人把实践各个API的过程记录下来然自己有更感性的认识,也为往后的工作打下更好的基础.同时也和上一篇文章<MonkeyDevcie API 实践全记录>起到相互呼应的作用. 因为并没有MonkeyRunner的项目背景,所以这里更多的是描述各个API是怎么一回事,而不是描述在什么场景下需要用到.也就是说是去回答What,而不是How. 首先我们先看下官方给出的MonkeyImage的API描述,对比我…

原文链接:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531#comments 这个特征或许对三维图像特征提取有很大作用.文章有修改,如有疑问,请拜访原作者. LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子:它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取.而且,提取的特征是图…

在CentOS6上配置MHA过程全记录 MHA(Master High Availability)是一款开源的MariaDB or MySQL高可用程序,为MariaDB or MySQL主从复制架构提供了automating master failover功能.MHA有两种角色:MHA Manager(管理节点)和MHA Node(数据节点),支持自定义扩展组件. MHA Manager:通常单独部署在一台服务器上以管理多个master/slave集群,每个集群称作一个application.…

在CentOS7上通过RPM安装实现LAMP+phpMyAdmin过程全记录 时间:2017年9月20日 一.软件环境: IP:192.168.1.71 Hostname:centos73-2.surmount.net Linux:CentOS Linux release 7.3.1611 (Core) Apache:httpd-2.4.6 Mysql:Ver 15.1 Distrib 5.5.52-MariaDB PHP:初始用ISO光盘yum源安装的版本为php-5.4.16.在后续安装ph…

经历各种坑,从硬件到文件,终于安装成功. 有需要安装或使用S4HANA(含Fiori)的同学可以参考. 安装文件分享给大家 链接:http://pan.baidu.com/s/1mi7LfIS 密码:pbc6,包括所有S4HANA安装文件,VMware vSphere安装文件,GUI安装文件等. Fiori配置指南请自行下载,www.sapdoc.cn/114.html 1. 硬件准备 这里的坑最多,百度上没人给出具体的硬件要求,SAP账户找不到了也没法查相关的Note,直接买了Dell R71…

1. sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 实例化 参数说明:sift为实例化的sift函数 2. kp = sift.detect(gray, None)  找出图像中的关键点 参数说明: kp表示生成的关键点,gray表示输入的灰度图, 3. ret = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) 在图中画出关键点 参数说明:gray表示输入图片, kp表示关键点,img表示输出的图片 4.kp, dst = sift.compute…

用mogoose搭建restful测试接口 接着上一篇(Express+Mongoose(MongoDB)+Vue2全栈微信商城项目全记录(一))记录,今天单独搭建一个restful测试接口,和项目前端分离开来,项目接口开发方法可参照本文,接口测试我一般用postman工具去测试接口. 项目github地址:https://github.com/seven9115/vue-fullstack 前置环境:安装mongodb:从mogodb官网下载mongodb并安装. 在项目的根目录新建一个叫se…

(转) Linux下搭建tomcat集群全记录 2011-10-12 10:23 6133人阅读 评论(1) 收藏 举报 tomcatlinuxapacheinterceptorsession集群 1.预期目标 本文将讲述如何在Linux下搭建tomcat集群,以及搭建过程中可能的遇到的问题和解决方法.为简单起见,本文演示搭建的集群只有两个tomact节点外加一个apache组成,三者将安装在同一机器上: apache:  安装路径:/usr/local/apache2 端口:90 tomcat…

为了降低系统占用,毕业之后一直用lubuntu不用ubuntu...操作其实差不多,就是lubuntu有一些小坑坑:P 本文是我的踩坑全记录.长期更新. 调分辨率  升级命令lubuntu不出登录页面直接黑屏进不去怀疑某个自动更新把显卡卸了==ctrl+alt+F2进入命令行模式,升级和清理清理所有软件缓存sudo apt-get clean清理旧版本软件缓存sudo apt-get autoclean清理系统不再使用的孤立软件sudo apt-get autoremove升级一下sudo ap…

这篇文章记录安装CentOS7过程错误全记录,供大家和自己参考 起因:笔记本用的win10系统,开启热点的时候,总是10分钟就自动关闭.于是折腾linux系统,平时用win10系统,也切换到linux系统,当ftp服务器,学习用. 不在虚拟机里面安装,想在真机上学习. 尝试过几个版本,Ubuntu,Debian,最后觉得还是CentOS好用,系统好看,稳定. 一.U盘安装遇到的第一个问题 进不去安装界面,这里是引导出现的问题,根据提示按e编辑引导项目: 当我们在安装选择界面,也就是选择U盘启动的…

sklearn简单实现机器学习算法记录 需要引入最重要的库:Scikit-learn 一.KNN算法 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier iris = datasets.load_iris() iris_x = iris.data iris_y = iris.targe…

Windows Server 2012搭建SQL Server Always On踩坑全记录 环境信息: Windows Server 2012 R2 Sql Server 2012 整个搭建集群的过程主要分为3步: 1.配置预控,并把机器加域. 2.配置windows故障转移集群(Windows Failover Cluster) 3.配置SQL Server Always On High Availability Group(AG) 踩坑全记录 预控配置 比较好配置,需要注意的是非预控机器在…

collection v1.3.1升级全记录 项目地址: https://github.com/jianfengye/collection 欢迎star. collection 手册地址: http://collection.funaio.cn/ collection库升级到v1.3.1版本. 从v1.2.0 到v1.3.1 开发做了如下改动: 说明文档改造成线上手册 增加了 ObjPointCollection 结构 增加了 toObjs 方法 重构了 AbsArray 增加了 Contain…

总结一下vue打包后问题全记录:大部分开发者webpack基本上都是拿来就用的(并没有系统化的研究). 一 >>> 打包之后的静态文件不能直接访问:(例如dist)打包后搭个服务器才能访问的! 选择cd 到dist存放发目录下 npm install http-server -g 二 >>> background引入图片打包后,访问路径错误. 首先static目录下,打包后图片是在根目录下,如果是相对路径肯定是不行的. 然后是assets目录下相对路径是没问题的. 三…

VectorAssembler字段转换成特征向量 import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler val colArray = Array("age", "yearsmarried", "religiousness", "education", "occupation", "rating") // 字段转换成特征向量 val asse…

同为降维工具,二者的主要区别在于, 所在的包不同(也即机制和原理不同) from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.manifold import TSNE 因为原理不同,导致,tsne 保留下的属性信息,更具代表性,也即最能体现样本间的差异: TSNE 运行极慢,PCA 则相对较快: 因此更为一般的处理,尤其在展示(可视化)高维数据时,常常先用 PCA 进行降维,再使用 tsne: data_pca = PCA(n_components…

转自: http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html https://www.zhihu.com/question/28641663/answer/41653367…

树模型天然会对特征进行重要性排序,以分裂数据集,构建分支: 1. 使用 Random Forest from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor boston_data = load_boston() X = boston_data['data'] y = boston_data['target'] # dir(boston_data) ⇒ 查看其支持的属性为…

特征提取: 特征降维的手段 抛弃对结果没有联系的特征 抛弃对结果联系较少的特征 以这种方式,降低维度 数据集的特征过多,有些对结果没有任何关系,这个时候,将没有关系的特征删除,反而能获得更好的预测结果 下面使用决策树,预测泰坦尼克号幸存情况,对不同百分比的筛选特征,进行学习和预测,比较准确率 python3学习使用api 使用到联网的数据集,我已经下载到本地,可以到我的git中下载数据集 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码:…

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…

0x00 简介 2018年12月10日中午,thinkphp官方公众号发布了一个更新通知,包含了一个5.x系列所有版本存在被getshell的高风险漏洞. 吃完饭回来看到这个公告都傻眼了,整个tp5系列都影响了,还是getshell. (以下截图为后截图,主要是想讲一下从无到有,如何分析漏洞,整个过程是怎么样的.) 0x01 漏洞原理 下午睡醒,赶紧起来分析漏洞. 结合官方公告说的由于对控制器名没有足够的检测,再查看官方git commit信息 拉一个tp下来,用的是tp 5.1.29的版本,w…

我们在目标识别中通常是识别到目标的,通过proposals回归的方式,但是如果我们可以在 训练过程中识别到特征以后,将特征的位置信息传到下一层网络这样是否会训练收敛更快, 精度更高. 可能这也是以后机器学习或深度学习发展的方向,就是改变传送到下一层的信息,或者指定 学习发展,损失优化规则等等…

-- 数据库SQL总结中........... --SQL分类: (CREATE,ALTER,DROP,DECLARE) ---DDL—数据定义语言(SELECT,DELETE,UPDATE,INSERT) ---DML—数据操纵语言(GRANT,REVOKE,COMMIT,ROLLBACK) --DCL—数据控制语言--设置内存选项--设置 min server memory 配置项EXEC sp_configure N'min server memory (MB)', 0 --设置 max…

1.HOG特征:方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (1)主要…

前言 Solr 是一种可供企业使用的.基于 Lucene 的搜索服务器,它支持层面搜索.命中醒目显示和多种输出格式.在这篇文章中,我将介绍 Solr 的部署和使用的基本操作,希望能让初次使用的朋友们少踩一些坑. 下载地址:https://lucene.apache.org/solr/downloads.html 本文中使用的 Solr 版本:7.7.2,因为我是用的是 Windows 系统,所以主要介绍的是 Windows 下的部署方法. 安装 Solr 内置了 Jetty,所以不需要任何安装任…

HOG特征:方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,)特征是一种全局图像特征描述子. 它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. 参考原文:目标检测之特征提取之-HOG特征  如有疑义…

大家好,我是坤哥 我们常说面试造火箭,很多人对此提出质疑,相信大家看了这篇文章会明白面试造火箭的道理,这篇排查问题的技巧涉及到索引,GC,容器,网络抓包,全链路追踪等基本技能,没有这些造火箭的本事,排查这类问题往往会无从下手,本篇也能回答不少朋友的问题:为什么学 Java 却要掌握网络,MySQL等其他知识体系,这会让你成为更出色的工程师哦. 一. 问题现象 商品团队反馈,会员部分 dubbo 接口偶现超时异常,而且时间不规律,几乎每天都有,商品服务超时报错如下图: 超时的接口平时耗时极短,平均…