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摘要： 在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点： 0. 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； 1. 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展； 2. 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒 阅读全文

摘要： 特征分类 对特征进行分类，对于不同的特征应该有不同的处理方法。 根据不同的分类方法，可以将特征分为 (1)Low level特征和High level特征。 Low level特征——较低级别的特征，主要是原始特征，不需要或者需要非常少的人工处理和干预。 例如文本特征中的词向量特征，图像特征中的像素 阅读全文

摘要： 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七二十一，选择一种 阅读全文