特征

引言 工业推荐系统一般包含两个部分：召回和排序。召回阶段根据用户的兴趣和历史行为，从海量的物品库里，快速找回小部分用户潜在感兴趣的物品。排序模型需要融入各种特征（例如用户端的特征、…

一、概述 马斯克收购了推特，但对其技术表示不满。认为主页速度过慢是因为有 1000 多个 RPC。先不评价马斯克所说的原因是否正确，但可以看出，互联网上为用户提供的一个完整的服务，…

译者 | 刘涛 审校 | 重楼 生物特征识别技术被广泛应用于访问控制、身份识别和认证等领域。作为基于指纹、人脸和虹膜等人体生物特征的识别，它被公认为是一种比较安全的身份认证技术。 …

在机器学习中，特征是指对象、人或现象的可测量和可量化的属性或特征。特征可以大致分为两类：稀疏特征和密集特征。 稀疏特征 稀疏特征是那些在数据集中不连续出现的特征，并且大多数值为零。…

通过对原始数据进行手工的特征工程，我们可以将模型的准确性和性能提升到新的水平，为更精确的预测和更明智的业务决策铺平道路， 可以以前所未有的方式优化模型并提升业务能力。 原始数据就像…

译者 | 朱先忠 审校 | 孙淑娟 工作区安全可能是公司中一种费力又费时的资金流失渠道，特别是对于处理敏感信息或拥有数千名员工的多个办公室的公司而言。电子钥匙是安全系统自…

​数据科学和机器学习正变得越来越流行。 进入这个领域的人数，每天都在增长。 这意味着，很多数据科学家在构建第一个机器学习模型时，并没有丰富的经验，所以很容易发生错误。 以下就是机器…

太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合，而太少的特征会导致模型的拟合不足。将模型优化为足够复杂以使其性能可推广，但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。 “特征选择”意…

,说明,1、通过特征本身的方差来筛选特征。特征的方差越小，特征的变化越不明显。,2、变化越不明显的特征对我们区分标签没有太大作用，因此应该消除这些特征。,实例,以上就是Python…