Preguntas etiquetadas con feature-extraction

De wikipedia, La reducción de dimensionalidad o reducción de dimensión es el proceso de reducir el número de variables aleatorias bajo consideración, y puede dividirse en selección de características y extracción de características. ¿Cuál es la diferencia entre la selección de características y la extracción de características? ¿Cuál es un …

59 feature-selection  feature-extraction  dimensionality-reduction 

Específicamente, lo que estoy buscando son herramientas con alguna funcionalidad, que es específica para la ingeniería de características. Me gustaría poder suavizar, visualizar, rellenar huecos, etc. Algo similar a MS Excel, pero que tiene R como lenguaje subyacente en lugar de VB.

29 feature-selection  feature-extraction  feature-construction 

¿Es mejor codificar características como mes y hora como factor o numérico en un modelo de aprendizaje automático? Por un lado, creo que la codificación numérica podría ser razonable, porque el tiempo es un proceso progresivo (el quinto mes es seguido por el sexto mes), pero por otro lado, creo …

23 machine-learning  feature-extraction  feature-engineering  encoding  numerical 

Estaba leyendo sobre la solución a este desafío OTTO Kaggle y la solución del primer lugar parece usar varias transformaciones para los datos de entrada X, por ejemplo Log (X + 1), sqrt (X + 3/8), etc. ¿Hay un guía general sobre cuándo aplicar qué transformaciones de tipo a varios …

22 machine-learning  feature-extraction  feature-scaling 

Tengo el campo 'hora' como mi atributo, pero toma valores cíclicos. ¿Cómo podría transformar la función para preservar la información como '23' y '0' hora? Una forma en que podría pensar es hacer la transformación: min(h, 23-h) Input: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 …

21 feature-extraction  feature-scaling  featurization 

Estoy participando en una competencia de kaggle. El conjunto de datos tiene alrededor de 100 características y todas son desconocidas (en términos de lo que realmente representan). Básicamente son solo números. La gente está realizando una gran cantidad de ingeniería de características en estas características. Me pregunto cómo exactamente uno …

19 machine-learning  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering  kaggle 

En mi clase, tengo que crear una aplicación usando dos clasificadores para decidir si un objeto en una imagen es un ejemplo de phylum porifera (seasponge) o algún otro objeto. Sin embargo, estoy completamente perdido cuando se trata de técnicas de extracción de características en Python. Mi asesor me convenció …

18 python  feature-extraction  image-recognition 

Sé que no hay una respuesta clara para esta pregunta, pero supongamos que tengo una gran red neuronal, con muchos datos y quiero agregar una nueva característica en la entrada. La "mejor" forma sería probar la red con la nueva función y ver los resultados, pero ¿existe algún método para …

16 machine-learning  neural-network  feature-selection  feature-extraction 

Creo un corr()df a partir de un df original. El corr()DF salió 70 X 70 y es imposible de visualizar el mapa de calor ... sns.heatmap(df). Si trato de mostrar corr = df.corr(), la tabla no se ajusta a la pantalla y puedo ver todas las correlaciones. ¿Es una forma …

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

La extracción de características y la selección de características esencialmente reducen la dimensionalidad de los datos, pero la extracción de características también hace que los datos sean más separables, si tengo razón. ¿Qué técnica se preferiría sobre la otra y cuándo? Estaba pensando, dado que la selección de características no …

16 feature-selection  feature-extraction  dimensionality-reduction 

Estaba analizando una solución de la competencia de precios de la vivienda en Kaggle ( Kernel de Human Analog's sobre precios de la vivienda : técnicas de regresión anticipada ) y encontré esta parte: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will make the …

15 regression  feature-extraction  feature-engineering  kaggle  feature-scaling 

Estoy explorando diferentes tipos de estructuras de árbol de análisis. Las dos estructuras de árbol de análisis ampliamente conocidas son: a) árbol de análisis basado en la circunscripción yb) estructuras de árbol de análisis basadas en la dependencia. Puedo usar generar ambos tipos de estructuras de árbol de análisis usando …

13 machine-learning  nlp  feature-selection  feature-extraction 

Estoy leyendo una presentación y recomienda no utilizar la codificación de omisión, pero está bien con una codificación activa. Pensé que ambos eran lo mismo. ¿Alguien puede describir cuáles son las diferencias entre ellos?

13 machine-learning  data-mining  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering 

He implementado el sistema NER con el uso del algoritmo CRF con mis características artesanales que dieron resultados bastante buenos. El caso es que utilicé muchas características diferentes, incluidas etiquetas POS y lemas. Ahora quiero hacer el mismo NER para un idioma diferente. El problema aquí es que no puedo …

11 nlp  text-mining  feature-extraction 

Tengo conjuntos de datos que contienen, entre muchas características, coordenadas GPS (latitud y longitud). Me gustaría utilizar estos conjuntos de datos para explorar problemas como: (1) calcular ETA para conducir entre los puntos de inicio y finalización; y (2) estimar la cantidad de delito para un punto específico. Me gustaría …

10 machine-learning  feature-selection  linear-regression  feature-extraction  geospatial