機器學習特徵工程

作用：對字典資料進行特徵值化

dictvectorizer語法

)#例項化了乙個物件

data =

dict

.fit_transform(x)

print

(dict

.get_feature_names())

print

(data)

return

none

if __name__ ==

'__main__'

: dictvec(

)結果:

分析：使用dict.dit_transform(x) 得到的是乙個ndarray型別的二維陣列 用get_feature_names()方法得到的列表作用為對照dit_transform(x) 符合要求的為1 不符合要求的為0 前提是

dict

= dictvectorizer(sparse=
false
)

文字特徵抽取

作用：對文字資料進行特徵值化

countvectorizer語法

**問題：**如果是中文無法進行分詞

解決方案：使用庫jieba中的cut方法

def

cutword()
:    cn1 = jieba.cut(
"人生苦短，我用python"
)    cn2 = jieba.cut(
"人生漫長，我不用python"
)# print(cn1)
content1 =
list
(cn1)
content2 =
list
(cn2)
# print(content2)
c1 =
" ".join(content1)
c2 =
" ".join(content2)
# print(c2)
return c1,c2
defhanzivec()
:    cv = countvectorizer(
)    c1, c2 = cutword(
)    data = cv.fit_transform(
[c1, c2]
)print
(cv.get_feature_names())
print
(data.toarray())
return
none

tfidfvectorizer語法

為什麼需要tfidfvectorizer？

答：分類機器學習演算法的重要依據

**實現：

def

cutword()
:    cn1 = jieba.cut(
"人生苦短，我用python"
)    cn2 = jieba.cut(
"人生漫長，我不用python"
)# print(cn1)
content1 =
list
(cn1)
content2 =
list
(cn2)
# print(content2)
c1 =
" ".join(content1)
c2 =
" ".join(content2)
# print(c2)
return c1,c2
deftfvec()
:    tf = tfidfvectorizer(
)    c1, c2 = cutword(
)    data = tf.fit_transform(
[c1, c2]
)print
(tf.get_feature_names())
print
(data.toarray())
return
none

機器學習 特徵工程

老師有多年的網際網路從業經驗，所以講解的過程中結合了很多任務業界的應用，更加的深入淺出。資料採集 資料採集前需要明確採集哪些資料，一般的思路為 哪些資料對最後的結果 有幫助？資料我們能夠採集到嗎？線上實時計算的時候獲取是否快捷？舉例1 我現在要 使用者對商品的下單情況，或者我要給使用者做商品推薦，那...

機器學習 特徵工程

資料和特徵決定了機器學習的上限，而模型和演算法只是逼近這個上限而已。通俗的說，就是盡可能的從原始資料中獲取更多資訊，從而使得 模型達到最佳。簡而言之，特徵工程是乙個把原始資料變成特徵的過程，這些特徵可以很好的描述資料，並且利用它們建立的模型在未知資料上表現效能可以達到最優。實驗結果取決於獲取的資料 ...

機器學習 特徵工程

在之前學習機器學習技術中，很少關注特徵工程 feature engineering 然而，單純學習機器學習的演算法流程，可能仍然不會使用這些演算法，尤其是應用到實際問題的時候，常常不知道怎麼提取特徵來建模。特徵是機器學習系統的原材料，對最終模型的影響是毋庸置疑的。特徵工程的重要意義 資料特徵會直接影...