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前任三/ 偏爱这样来气派的现任

数学创业分享:在人工智能时代,如何进行创业和入股

匪清除于名词! 了解特征工程

  • 十月 25, 2018
  • 数学
  • 没有评论

3.1 特征选择: 将某些低于一定方差的风味值了滤掉(特征于少时采取)

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

def var():
    """
    数据降维
    """

    var_thr = VarianceThreshold()

    # 第一列和第四列数据方差均为0, 会被消除
    lee = [
        [0, 2, 0, 10],
        [0, 1, 400, 10],
        [0, 1, 100, 10]]
    data = var_thr.fit_transform(lee)
    # 默认降维效果
    print("消除方差为0的特征列之后:")
    print(data)


    # 实例化variancethreshold,消除方差小于10的特征列
    var_thr2 = VarianceThreshold(threshold=10)
    # 填充并转换数据
    data2 = var_thr2.fit_transform(lee)
    # 打印结果
    print("消除方差小于10的特征列之后:")
    print(data2)

if __name__ == '__main__':
    var()

图片 1

过滤式降维

文/浅尝辄止和涅槃      目录

1.表征抽取

第14节:明修栈道暗度陈仓   

1.2 文本特征抽取: 对自然语言进行情感分析(CountVectorizer, TfidfVectorizer)

  • one-hot编码(字典,列表类型均只是)
    机器会将具备样本被,
    出现过之特点都列举出,然后每个样本挨单比对有特征,如果在对应之特色则收获1,
    不有则取0

图片 2

one-hot

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import jieba

# 肖申克影评
xsk_text = """
豆瓣有人问,为啥肖申克评价这么高?他是不是只是从一个满是泥泞的臭水沟的监牢逃出而已?其实救赎是对自己的破茧成蝶,每个人眼前都有一个模版,一个完美的人的样子,很美,很有灵魂,很有姿态,得到很多人爱。为什么自己总是做不好,自己总是不美?自己总是如此多的陋习?但是最后这一个人还是只能从自己的茧里面冲破而出,或许学会了飞,或许意境忘了怎么飞,但这个速度的快慢不会影响最早的结果,最终你还是要学会怎么从丑陋变得自信和自强~ 接受一个事实,在某个层面上,在三维时空看起来,蝴蝶都是一样的美,蝴蝶其实根本上长得一样~ 
"""
# 中文分词
xsk = jieba.cut(xsk_text)
xsk_list = [x for x in xsk]
# 实例化文本特征抽取
countvec = CountVectorizer()
# 填充并转换数据
data = countvec.fit_transform(xsk_list)
# 打印抽取的特征名
print(countvec.get_feature_names())
# 将数据以类one_hot编码方式展示
print(data.toarray())

                11段子话课本回复

图片 3


  经过“编写中考复习资料和书信,感恩行走,正义联盟。”等同样密密麻麻的事体后,我同王婷的关联产生了微妙的更动。以前,我们的历次碰到都形同陌路。现在,少了某些形同陌路,多了某些会心一笑。我深信我们尚会返回曾经最美好的时,所以,我尝试慢慢接近它。

  

  恰巧,我幸运认识了王婷班的吴熊。他性格内向,但学习成绩很美,论实力,可以清除全校前三称。学校以常规每周星期三放开半龙假,别人还精打细算着半天假怎么用才好,唯独他每周还呆在教室里安安安静看开。“宠辱不惊,闲看庭前花开花落;去留无意,漫随天外云卷云舒.”拿这种程度来写他,再当不过了。

  这周周老三下午推广半龙假,我及几个喜乒乓球的情人于乒乓球台打了同下午之乒乓球。直到上黑看无清球了,我们才完全犹不直地已打台球。当自家看齐所有教学楼只有王婷班的灯还显示在,顿时心想,会是孰这么努力啊?我让自己的几乎只朋友事先活动,我过一个丁回去。

  我很快跑上楼,在教室走道上放轻脚步,透过半透明半封的窗子玻璃。我看齐一个男生在草稿纸上快速运算着,看样子他针对性当下道题目烂熟于心更。我看不清楚他的面子,便一直放慢脚步直接走上前教室。或许是四周太平静了,他听见了脚步声,也可能是外感觉到有人倒上前了教室。他抬头之转,我才晓得他未是他人,而是自己熟悉的学霸级别之吴熊。

  吴熊没有怪那般的体格,相反他长得又强而薄,眉宇中倒是出一样湾熊那般的暴。他赖言笑,却可对自同易晨曦格外近。每次观看我们,总能够看他脸上斑斑的一颦一笑。所以这次,他见走上前教室的口是自身,对我笑,用手招呼我过去。我决不违和感,便直走及外课桌旁边坐。只不过这同赖,我们聊得时间未添加,因为他一旦吧明天与后天的月考备战。他没有工夫照顾自己,便给自己任性开啊。

  我环顾教室一完美后,心里打定主意后,便起履行自己之计划。我先是以教室后看黑板报打保安,吴雄见我同契合很欣赏黑板报的楷模,便不管我了,埋头继续举行他的数学题,彻底忘记自己的存了。然后,我笔直走及王婷的课桌面前因为了下去。我能够和谐找到其底课桌是出因的,这中有故事。

  我送中考复习资料和信给王婷不久后,开始关心王婷的活着。有平等不成,我借着去王婷班找王松同去打台球的金字招牌,实际上是想念只要懂王婷的席位具体位置。当自己起走廊尽头路过第一只窗户经常,看到王婷于课桌上译在课本一页一页阅读,桌子上放正的饶是我送给其的中考复习资料。我路过时,或许是最为近窗户的原故,我的身形在它底开及预留一道黑影,她抬头想使扣是孰时,那个身影刚好没有了。她的课桌是全新的,所以我非常容易找到她底课桌。

  柴静的课桌上错误右两止整齐码放着初中所有的讲义,我本手将起在最上面的底史书快速翻阅了转,发现其前面的老三段还休想不同颜色之水彩笔标注了历史关键文化。我可怜欣赏看到其当暗地里努力,或许别人看不到它们底不竭,可能啊得不至别人的肯定。

  我思,在斯重点之早晚,我若再进入她的生存。我思念我之砥砺,在某种程度上能够吃它一些更上一层楼的动力、一点坚持不懈的信心。可是,我欠坐安的方式去鼓励她吗?我而欠因为什么的言语去鼓励其吧?正当自身苦思冥想之际,我无心低头见它以翻修的课桌上有条不紊写了森言辞。

  主题是-【幸福】-不分手的相恋,终究是歌唱。

  不分手的婚恋

  不知不觉不问不痛不痒

  多少之时段

  不确定的之一夜晚小巷

  泪悄悄流淌

  街边天气微凉淡淡月光

  我沿路哼唱

  找寻我们直接寻找不交之

  缘分让打

  感觉不顶您为自家刚

  感觉得到你针对我说谎言

  我安静听着肖邦

  用维也纳悄然

  你的好为埋葬恨被收藏

  痛应该包容

  我之轻不用讲恨不用想

  思念在发烫

  看在您的脸蛋儿背着行囊

  说如果失去海外

  谁还记得那年本人拉在您说

  爱永远一样

  我也为不理解为什么那么多真挚相爱

  到最后都见面化有限独人口分开的没法

  当初我们说过如果谈一庙原不分手的相恋

  是否今天就句话还成为我们中间的阻拦

  不思最多不思量最多呢尽管会见知道的重复多

  不思再说不思量再说就受咱互动沉默

  现在我们终于理解究竟却也无力回天转移

  这会不分手的婚恋我之究竟注定失败

  不知不觉不问不痛不痒

  01

  她:忙碌之活总是被人忽略很多细节,偶尔的悠闲才发觉少下了老之问讯。真正的问讯,真正的眷顾,不待常记得,只要想起时吃人口微笑就够了……

  我:或许就三年来,我一直过得可怜忙碌的存,以致被我不够了您一个老底致敬。这三年来,你了得争?

  02

  她:属于我们的追忆,哪怕是黑白的也是美好的。如果那时痛苦,我耶接受,就算悲伤,也非可知哭泣。即使永远不再会,想起回忆就如还以身边。埋葬了永久,换来之是本人穷尽的忧伤。

  我:小学五年级那场没有其它称的分别,给咱们且带来了边的伤痛与殷殷。就为那段回忆那个罩在上的限,永远不让人提起吧!

  逆流成河

  斑驳的曙色在游说啊

  谁能够告我怎样选择

  每当自己回忆分离时刻

  悲伤就逆流成河

  你被的温属于哪个呢

  谁还要见面当乎自我是哪个啊

  每当自己回忆你的选料

  悲伤就逆流成河

  失去了你吗是种获得

  一个人形影相对未尝不可

  每当我深夜翻身反侧

  悲伤就逆流成河

  离开而也是同一栽快乐

  没人说一定非爱不可

  想问问你手是否温热

  悲伤就逆流成河

  我怀念是以自己尽天真

  难过是坐自身极其认真

  每当我想起你的眼神

  悲伤就逆流成河

  03

  她:人生最为遗憾之莫过于轻易地放弃了不欠放弃的,固执地坚持了无拖欠坚持的。我时时检查在,我怎么好这么随意喜欢上还要这么自由遗忘。

  我:三年前,我任性放弃了那段恋情,固执坚持了所谓的沉默。后来,我才知这是自身人生最特别的不满。我随便喜欢上了您,就像吸食毒品,一旦陷入就不可自拔,从没有根忘记了你。

  04

  她:我怀念哭,可是我一度休晓得该怎么流泪了。淋过雨的氛围,疲倦了的忧伤,记忆里的童话已经日渐的融。

  我:我宁愿你泣不成声,在无人知晓的地方痛哭一街,也未乐意君悲难过,只能闷在心里,选择单独默默接受这一体。不管具体的情多么骨感,你要么如相信童话,毕竟爱情究竟是光明的。

  童话

  忘了来多久又没听见你

  对己说你最好轻的故事

  我思念了很长远我起好了

  是免是自身还要举行错了什么

  你哭着对我说童话里还是骗人的

  我无容许是您的皇子

  也许你无见面懂从君说爱自后

  我的圆星星都亮了

  我愿意成为童话里你爱之可怜天使

  张开双手变成翅膀守护你

  你而相信相信我们会象童话故事里

  幸福与愉快是结果

  05

  她:那段记忆刻在本人的脑海里,挥之无错过。我思打听,如果没那段回忆,我会变得再顽强也?原来好不可知作,原来喜欢不能够借装,原来过去祇能原谅,原来瞬间及恒久一样。

  我:小学五年级的那段恋情,让你自都挥之不去。那时候,情窦初开的我们,“喜欢”是举步维艰说出口的,但可是无力回天掩盖的。那时候,年少轻狂之我们无了解“伤害”,不留神间犯的错,便足以摧毁一段美好的爱恋。那些错误,在新生之日子中,只能挑原谅,谁还没年少轻狂过啊!我们的一世,或许大多数时分,就是当这些错被,变得愈加坚强。

  06

  感觉幸福,望不见来经常之路途,遥遥相隔。停留在疆,看正在慢慢消散的足迹,留下那浓浓的思念。感觉瞬间,时间在顷刻栖息,是否能听到彼此心跳的音响,时间模糊了记憶。

  我:有时候,幸福遥遥无期,我们于茫茫人海中苦苦追寻。很多时,我驻足在夜色中,看在公的身形不断缩小,每次自我还见面想起三年前之异常晚上,我立在桂花树下,你为本人缓缓走过来的人影,而此时刻,而之时,思念往往来得挺惨。

  送纪念卡片那晚,你管自己的手贴于你的胸口感受你的心曲跳声,那是咱的方寸靠得最近底早晚,时间相近就是当那么一刻栖息了,周围好坦然,静到我们会听见彼此的声。三年过去了,那份记忆,渐渐被岁月所模糊,但是时去不掉我们那时的心气。

  07

  她:是轻把我们,聚聚的包围,还是轻拿咱,牢牢地约束,自己得要是吃好狠狠幸福。

  我:曾经那段美好的爱情,幸福笼罩着咱。那场不言语的分开,伤痛束缚着我们。如果那份爱情确实束缚了公,那自己甘愿放手,让你去追你想要的甜。

  08

  她:我只有选择忘记,忘记才是自个儿最终之抉择。一个人数偷偷地选忘记,没有其它牵绊。

  我:如果那是死痛的想起,最好之挑三拣四是忘记,忘记也是最后之选料。独自选择忘记,没有任何人知道,亦无其余牵绊。

  09

  她:累了,我不怕会见好吃好磨那么一瞬间……

  我:这尘世间,有极度多的扰乱,我们的中心就疲惫不堪。一瞬间的消逝,只能暂缓,不能根除。

  10

  她:你从来,都不曾起了当我之社会风气里。我的世界,没有阳光,没有温度。

  我:我愿化作太阳出现在你的世界里,给您带来阳光与温度。我愿所有我所能,让您的社会风气里春暖花开。

  11

  她:这人间没有或者同如,如果有或与要的话语,那自然是自身逃避现实的假说。我想起了我们的信的暗语-你若无去不扔,我肯定生死相依。如果实在得生那同样龙,你一旦离去,那咱们可能真的得会后会无期,再为不曾故事了。

  后会无期

  你如离去后会无期

  等非至风中君的脸庞

  眼泪都美到不可开交融洽

  等无至掩饰之暴雨得下

  我得泪水让你发觉

  等未顶您的雪月风花

  我们的好呢产生时差

  等未交无留心的悬念

  却没有出息的推广不产

  等不顶手中松开的沙

  被风扬起的好优雅

  等不交送您蝴蝶发卡

  你的外好上了短发

  你说陪自己及某年某月某天

  却拿我遗弃在某日某夜有场

  错的并无是若而是全世界

  你带入自己的想念

  却没说抱歉

  一起走过的黑夜

  变一地白雪

  我将记忆都翻遍

  却未曾发现

  我们大体好的明天

  你留给昨天

图片 4

2.特征预处理

通过特定的统计方式(数学方法)将数据易成算法要求的多寡

2.2标准化

  • 通过对原来数据开展换,把数据易到均值为0,方差为1限制外

rom sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 标准化实例化对象
std = StandardScaler()
# 创建数据
lee = [[0, 0, 10], [3, 3, 13], [5, 5, 15], [8, 8, 18], [10, 20, 20]]
# 填充并转换数据
data = std.fit_transform(lee)
# 打印转换后的数据
print(data)

图片 5

皆值为0, 方差小于等于1

  • 填充缺失值

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer

# 实例化填补缺失值的对象
imp = Imputer(missing_values="NaN",strategy="mean", axis=0)
# 创建存在缺失值的数据
lee = [[np.nan, 8, 4],[8, 9, np.nan], [2, 8, 1]]
# 填充并转换数据
data = imp.fit_transform(lee)
# 打印转换结果
print(data)

图片 6

补缺失值

2.1 归一化

以某同排类型的多寡,缩放到特定的克(一般也缩放到0至1里边),相当给将满分为100分转换成满分为1分,原来百分制能考95区划,现在只得算0.95区划

原始数据 归一化后
[0, 0, 10] [0, 0, 0]
[3, 3, 13] [0.3, 0.15, 0.3]
[5, 5, 15] [0.5, 0.25, 0.5]
[8, 8, 18] [0.8, 0.4, 0.8]
[10, 20, 20] [1, 1, 1]
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 创建实例
mm = MinMaxScaler()
# 原始数据
lee = [[0, 0, 10], [3, 3, 13], [5, 5, 15], [8, 8, 18], [10, 20, 20]]
# 为实例填充并转换数据
data = mm.fit_transform(lee)
# 打印转换后的结果
print(data)

图片 7

归一化

缺点: 如果最大值过大最小值过小怪, 就易影响准确性

特性工程:

特征工程是以故数据易为更好地意味着预测模型的暧昧问题之特色的经过,从而增强了对未知数据的预测准确性

  • 特点抽取
  • 特点预处理
  • 特性降维

3.2兆成分分析(PCA)特征较多时采用

为此小维度表示高维度,例如用二维的像展现出三维世界的立体感(尽可能损失比少的消息)

from sklearn.decomposition import PCA

def my_pca():
    lee = [[10, 15, 20, 25],
           [11, 16, 21, 26],
           [20, 25, 30, 35]]
    # n_components为整数时,表示结果保留的特征数量, n_components为小数时,表示保留的特征信息的百分比
    i_pca = PCA(n_components=2)

    data1 = i_pca.fit_transform(lee)
    print("保留两个特征的结果为:")
    print(data1)

    f_pca = PCA(n_components=0.95)

    data2 = f_pca.fit_transform(lee)
    print("保留95%信息的结果为:")
    print(data2)


if __name__ == '__main__':
    my_pca()

图片 8

PCA

图片 9

机器上

基本概念:

人造智能 > 机器学习 > 深度上

机器上:

机上是于数量遭到自动分析得到规律(模型),
并利用规律对未知数据进行预测.

  • 据悉用户喜好好信息, 智能推荐商品(淘宝首页引进)
  • 剖析客服问答模型, 替代人工客服(JD客服)
  • 浅析客户信用数据, 计算信贷额度(蚂蚁金服)

特征

对人类个体而言姓名,年龄,性别,都是该自己的特性

特征值, 目标值

看清男女
  • 特征值(已解的): 身高, 体重, 头发长度, 体征(很多)
  • 目标值(未知的): 男, 女

样本

若果对全班学生成绩进行解析,一个学童便是一个样本

1.1 字典特征抽取: 万能的0和1底字典特征抽取 (one-hot编码)

3. 数码降维


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