Sanet.st.FeatureEngineeringMadeEasy-SinanOzdemir.epub(正式版)让特征工程变得简单正式版Thisbookwillcoverthetopicoffeatureengineering.Ahugepartofthedatascienceandmachinelearningpipeline,featureengineeringincludestheabilitytoidentify,clean,construct,anddiscovernewcharacteristicsofdataforthepurposeofinterpretationandpredictiveanalysis.Inthisbook,wewillbecoveringtheentireprocessoffeatureengineering,frominspectiontovisualization,transformation,andbeyond.Wewillbeusingbothbasicandadvancedmathematicalmeasurestotransformourdataintoaformthat'smuchmoredigestiblebymachinesandmachinelearningpipelines.Bydiscoveringandtransforming,we,asdatascientists,willbeabletogainawholenewperspectiveonourdata,enhancingnotonlyouralgorithmsbutalsoourinsights.

HashingforMachineLearning（用于机器学习特征工程的哈希），微软研究院JohnLongford的讲义。

配套的相关资料，好东西。
菜菜的课程，看了就知道是好东西了。
01决策树课件数据源码02随机森林03数据预处理和特征工程04主成分分析PCA与奇异值分解SVD05逻辑回归与评分卡06聚类算法Kmeans07支持向量机上08支持向量机下09回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归010朴素贝叶斯011XGBoost

评分卡模型的介绍（ABCD卡），数据清洗、特征工程的介绍，模型使用的介绍，评分卡模型评价标准的介绍~

挖掘类标签即算法类标签，需要用算法挖掘用户相关特征。
挖掘类标签开发环节包括：①用户行为特征工程开发、②算法调优、③上线工程化调度等环节，开发周期较长。

许多行业专家认为，无人监督学习人工智能的下一个前沿，这可能是人工智能研究的关键，即所谓的一般人工智能。
由于世界上大多数数据都没有标记，因此无法应用传统的监督学习;这就是无监督学习的用武之地。
无监督学习可以应用于未标记的数据集，以发现埋藏在数据深处的有意义的模式，人类几乎不可能发现这些模式。
作者AnkurPatel使用两个简单的，生产就绪的Python框架-scikit-learn和使用Keras的TensorFlow，提供了有关如何应用无监督学习的实用知识。
通过提供实际操作示例和代码，您将识别难以发现的数据模式，获得更深入的业务洞察力，检测异常，执行自动特征工程和选择，以及生成合成数据集。
您只需要编程和一些机器学习经验即可开始使用。

Kaggle-M5-预测精度我对M5预测准确性的Kaggle竞赛的解决方案比赛首页探索性数据分析包括EDA笔记本，其中突出显示了数据发现特征工程与建模最重要的功能是滞后功能，由滞后，滚动窗口和对销售和价格的汇总功能的组合创建。
使用LightGBM执行建模。
超参数调整是通过3倍时间序列交叉验证完成的。
推理最终预测（接下来28天的单位销售额）是通过递归推断进行的。
结果我的最终提交在5500多个团队中排名前3％，并为我赢得了银牌！

数据科学正在快速发展成所有行业开发人员和管理人员的关键技能，它看起来也十分有趣。
但是，它非常复杂，虽有许多工程和分析工具助力，却也难清楚掌握现在做得对不对，哪里是不是有陷阱。
在本文中，我们解释了如何发挥数据科学的作用，理解哪里需要它，哪里不需要它，以及如何令它为你产生价值，如何从先行者那里获得有用的经验。
这是“GettingAHandleOnDataScience”系统文章中的一部分，你可以通过此RSS予以订阅。
大多数类型的机器学习项目归根结底通常是使用监督式学习方式进行分类或回归。
特征工程是大多数机器学习过程中的一个关键组成部分。
像K均值（K-means）之类无人监督式的学习算法能用于你事前

本工具为复旦大学计算机学院机器人研究实验室开发的基于深度学习的中文自然语言处理工具FudanDNN-NLP2.0，该工具可用于中文分词、自定义词汇、文本规范化、命名识别、词性标注、语义分析，用户可以根据需要重新训练或者精调模型。
深度学习方法的优点在于不需要预先根据任务进行特征选择（特征工程），系统所需参数较少（节省内存开销），并且解码速度（实际使用）远远快于其它相似性能的系统。

kaggle的房价预测python代码,包括特征工程，模型集成，输入预测

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。