2018年出版了一本关于功能工程的新编辑书,其中12篇由主要专家就特征工程的不同方面提供章节。由于特征工程通常是特定于数据类型且依赖于应用程序的,本书包含专门介绍主要数据类型的特征工程的章节,如文本数据、图像数据、序列数据、时间序列数据、图形数据、流数据、软件工程数据、Twitter 数据和社交媒体数据。这些章节介绍了生成经过反复测试、手工制作的特定于域的功能以及自动通用功能生成方法(如 Word2Vec)的方法。

成为VIP会员查看完整内容
60

相关内容

“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【经典书】精通机器学习特征工程,中文版,178页pdf
专知会员服务
346+阅读 · 2020年2月15日
新书《面向机器学习和数据分析的特征工程》,419页pdf
专知会员服务
140+阅读 · 2019年10月10日
博客 | 「特征工程」与「表示学习」
AI研习社
7+阅读 · 2018年9月9日
推荐 :一文带你读懂特征工程
数据分析
16+阅读 · 2018年8月26日
独家 | 一文带你读懂特征工程!
数据派THU
6+阅读 · 2018年8月23日
【干货合集】一文读懂特征工程
七月在线实验室
13+阅读 · 2018年8月2日
特征工程的特征理解(一)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年10月23日
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
59+阅读 · 2020年7月2日
Arxiv
33+阅读 · 2020年1月2日
Arxiv
20+阅读 · 2019年11月24日
Risk-Aware Active Inverse Reinforcement Learning
Arxiv
7+阅读 · 2019年1月8日
Mobile big data analysis with machine learning
Arxiv
6+阅读 · 2018年8月2日
VIP会员
相关资讯
博客 | 「特征工程」与「表示学习」
AI研习社
7+阅读 · 2018年9月9日
推荐 :一文带你读懂特征工程
数据分析
16+阅读 · 2018年8月26日
独家 | 一文带你读懂特征工程!
数据派THU
6+阅读 · 2018年8月23日
【干货合集】一文读懂特征工程
七月在线实验室
13+阅读 · 2018年8月2日
特征工程的特征理解(一)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年10月23日
相关论文
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
59+阅读 · 2020年7月2日
Arxiv
33+阅读 · 2020年1月2日
Arxiv
20+阅读 · 2019年11月24日
Risk-Aware Active Inverse Reinforcement Learning
Arxiv
7+阅读 · 2019年1月8日
Mobile big data analysis with machine learning
Arxiv
6+阅读 · 2018年8月2日
微信扫码咨询专知VIP会员