案例实战：特征工程实现

ShuYunBIGDATA 2023-01-13 00:30:34

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]Visual C++网络编程开发与实战-清华大学.pdf

提示工程是指利用人工智能技术来为用户提供个性化的建议或推荐。提示工程的目标是根据用户的需求和偏好，通过分析大量的数据和模型，提供最相关和有用的建议。提示工程可以应用于多个领域，如电子商务、社交媒体、音乐推荐等。例如，在电子商务中，提示工程可以分析用户的购买历史、搜索行为、点击量等数据，然后根据这些数据推荐用户可能感兴趣的产品。提示工程通常使用一些机器学习和数据挖掘的技术，如协同过滤、内容过滤、深度学习等。

新的一周开始啦，本周博主给大家带来《机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用》，感兴趣的小伙伴快来看看吧！

ML之FE之FS：特征工程/数据预处理之特征筛选三大技术简介之Filter、Wrapper(基于搜索策略的三类)、Embedded)及其代码实现目录基于评价准则划分的三种分类 1、Filter—先对特征集进行特征选择再训练学习器—最快 2、Wrapper包裹式/封装式——基于搜索策略的三类——选择的是“量身定做”的特征子集——比过滤式更好但耗内存 3、Embedded嵌入式——融为一体，在学习的过程中自动进行特征选择案例实战应用

提示工程，或称作Prompt Engineering，是一种通过设计精准的自然语言提示来引导大语言模型输出特定的结果的技术。相比于传统的命令式编程，提示工程更注重与自然语言的交互，使得用户能够以更直观的方式与模型进行沟通。这种方法的灵活性使得即便对编程一窍不通的人也能轻松地利用大语言模型完成各种任务。AI提示工程为普通用户提供了一种便捷、直观的方式，通过与大语言模型的交互，实现各种实际应用。从零开始学习和应用提示工程，需要对模型的特性有一定的了解，并不断优化提示以获得更好的结果。

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