监督学习-特征工程-3.特征提取下载

weixin_39821051 2023-01-25 09:00:28

资源整理了特征提取（降维）的几种常见方法 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/jane0819/87376630?utm_source=bbsseo

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机器学习是人工智能的核心分支，通过算法让计算机从数据中自主学习规律，用于预测、决策等任务。根据数据是否有标签，机器学习可分为监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、半监督学习和强化学习。典型的机器学习项目流程包括数据收集、预处理、模型训练与评估。Scikit-learn是Python中广泛使用的机器学习库，提供数据集加载（如鸢尾花、糖尿病数据集）、数据划分（train_test_split）和模型开发工具，支持从数据预处理到模型优化的完整流程。

基于时序数据的回归预测问题，在工作中经常遇到的。它与一般的监督学习的回归模型的区别在于数据本身是基于时序的。而常用的时序预测模型，比如arima等，添加其他特征时又不方便，不得不求助于经典的监督学习预测模型。本文初步介绍了对时序数据建模时，如何构建有效的特征工程。时间序列数据，在我们可以为之使用机器学习算法建模之前，必须先重新构建为一个监督数据集。在时间序列中，没有输入输出特征的概念。相反，我们必...

SAST weekly 是由电子工程系学生科协推出的科技系列推送，内容涵盖信息领域技术科普、研究前沿热点介绍、科技新闻跟进探索等多个方面，帮助同学们增长姿势，开拓眼界，每周更新，欢迎关注！欢迎愿意分享知识的同学投稿至 eesast@mail.tsinghua.edu.cn , 期待你的作品！本期的SAST weekly，想跟大家分享一下如何用MATLAB进行初步的机器学习，构建一个正常/...

个人学习笔记

date：特征数据数组，是[n_samples*n_features]的二维numpy.ndarray数组。random_state随机数种子，不同的种子会造成不同的随机采样结果，相同的种子采样结果相同。festure_names:特征名，新闻数据，手写数字，回归数据集没有。特征值：房间的朝向面积目标值：房屋价格-连续性数据-回归问题。特征值：猫和狗的图片目标值：猫和狗 -类别-分类问题。人脸的年龄预测：分类(老的少的)/回归（29 39 45)

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