RandomWalk

摘要： 特征选择（Feature Selection,FS）和特征抽取（Feature Extraction, FE）是特征工程（Feature Engineering）的两个重要的方面。 他们之间最大的区别就是是否生成新的属性。 FS仅仅对特征进行排序（Ranking）和选择， FE更为复杂，需要重新认识 阅读全文

摘要： 实际工程中往往将连续特征离散化（分桶）： 比如年龄分成青年，老年这种区间，这样单个变量就可以用n个0-1离散变量来表示了，常用在决策树和logistic 回归中。 常用离散方法转自微博： 阅读全文

摘要： “Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法，方法来源于2010年的一篇论文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》，可惜直到近两年，这个方法才逐渐得到更多人的应用和认可。 为 阅读全文

摘要： 引子 说到机器学习最酷的分支，非Deep learning和Reinforcement learning莫属（以下分别简称DL和RL）。这两者不仅在实际应用中表现的很酷，在机器学习理论中也有不俗的表现。DeepMind工作人员合两者之精髓，在Stella模拟机上让机器自己玩了7个Atari 2600 阅读全文