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07 2018 档案
AE(auto encoder)
摘要:自动编码器 可以用于特征的转换(mxnet实现的代码模板) 阅读全文
posted @ 2018-07-04 18:42 郑哲 阅读(255) 评论(0) 推荐(0) 编辑
feature aggregate
摘要:把数据的统计特征作为feature来进行训练 在大多数情况下可以有好的效果。 阅读全文
posted @ 2018-07-04 18:40 郑哲 阅读(184) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据预处理
摘要:1.删去多余的feature 当一个feature在所有样本中的值相同时,可以删去该feature,该feature不能描述样本 2.标准化处理 降低数据维度,减少计算,同时正态化后能时拟合收敛速度更快 3.可以尝试删除feature值大多数都相同的情况 (并不一定有作用) 阅读全文
posted @ 2018-07-04 18:37 郑哲 阅读(132) 评论(0) 推荐(0) 编辑
处理训练集和测试集分布同的方法(对抗训练)
摘要:https://www.kaggle.com/c/santander-value-prediction-challenge 在kaggle该题中,需要通过所给的匿名变量来预测target值 feature比较多,所以通过降维来查看训练集和测试集的分布情况 1.训练分类器划分测试集和训练集 我们把训练 阅读全文
posted @ 2018-07-04 18:31 郑哲 阅读(3048) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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