feature_engine engineering特征feature
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
Python面向对象之三大特征-多态
多态性 【一】概要 多态是面向对象编程中的一个重要概念，指的是同一种操作作用于不同的对象上时，可以产生不同的行为。多态性允许同样的方法名在不同的对象上有不同的实现，这样可以提高代码的灵活性和可扩展性。 在多态的情况下，程序可以根据对象的类型调用相应的方法，而不需要知道具体对象的类型。这样，不同的类可 ......
Python面向对象之三大特征-封装
三大特征 【引】属性查找顺序 对象的名称空间里只存放着对象独有的属性，而对象们相似的属性是存放于类中的。 对象在访问属性时，会优先从对象本身的__dict__中查找，未找到，则去类的__dict__中查找 封装 【一】概要 封装是将数据和操作数据的方法打包在一个单元（类）中，实现数据隐藏、代码组织、 ......
《大学计算机》课程简介 School of Computer Science and Engineering
《大学计算机》课程简介 School of Computer Science and Engineering 阅读量：1630 发布时间：2014-05-25 分享到： 《大学计算机》课程是大学计算机基础教学的最基本课程，是大学本科非计算机专业学生必修的公共基础课。计算机基础课程如同数学、外语一样， ......
变量的三个特征
变量的三个特征 对于每一个变量，python都赋予了三个方法来获取变量的三个特征。 （1）id（） 内存地址不一样，则id（）后打印的结果不一样 x=10 print(x)#获取变量值 print(id(x))#获取变量的id，即内存地址 print(type(x))#获取变量的数据类型 10 14 ......
特征量化编码入门指南
量化编码 目的：压缩特征，节省存储空间 向量（高维浮点）—-->码字的ID（一个整数） 通常放在索引项中 量化方法 向量量化VQ:k-means 迪卡尔积型（码字空间） >积量化（PQ）/OPQ/LOPQ 直和型：残差向量量化：RVQ 线性组合型：加性量化（AQ）、组合量化（CQ） 量化器目标：使均 ......
介绍Yocto的MACHINE_FEATURES和DISTRO_FEATURES
在学习Yocto之初以及翻阅Yocto manual时，对于MACHINE_FEATURES和DISTRO_FEATURE的解释都十分官方，只是说明代表有相关的功能支持，但是一直对enable MACHINE_FEATURE的特定项究竟包含了哪一些Package以及是怎么定义的十分模糊。 这次就自己 ......
python面向对象的三大特征
【三大特征】 （封装） 案例： 隐藏属性的特点： 【继承】 （定义） （继承的格式：单继承和多继承） 案例： （继承下的属性查找） ......
C# new feature
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-csharp-12/ https://www.i-programmer.info/news/84-database/16837-c-12-simplifies-syntax.html#google_vi ......
特征工程
通过结合方差阈值、特征相关性分析、单因素统计测试、递归特征消除和特征重要性等特征选择方案，在减少特征数量的同时，最大限度地保留对目标变量的关键信息，从而提升模型的效率、可解释性，并防止过度拟合的发生。 一、特征相关性分析 计算各个特征之间的相关性（可用皮尔逊相关系数）。如果有相关系数较高的两个特征， ......
linux arm64 编译 flutter engine
参考： https://github.com/flutter/flutter/wiki/Compiling-the-engine#compiling-for-android-from-macos-or-linux https://github.com/flutter/flutter/wiki/Set ......
数据预处理——特征缩放
特征缩放（feature scaling）是在机器学习中常用的数据预处理步骤，是数据预处理步骤中及其容易被忽略的一步。 为什么要特征缩放？考虑一下 kNN 算法，如果我们有两个特征，特征 A 的取值范围在 [1，10]，特征 B 的取值范围在 [1, 100000]。那么在计算欧式距离时，特征 A ......
org.hibernate.validator.engine.ConfigurationImpl.getDefaultParameterNameProvider()Ljavax/validation/ParameterNameProvider;
解决Hibernate validator抛出Ljavax/validation/ParameterNameProvider异常方法 - _再见理想 - 博客园 https://www.cnblogs.com/exmyth/p/11286269.html 问题:Hibernate 版本不合适 方案： ......
杰出人物的十大特征，你具备几种？
杰出人物的十大特征，你具备几种？ 来源:中国心理网 加入日期:2016/09/30 阅读次数:229 字体：[小 大 ] <span '="">[上一篇]<span '=""> [下一篇] 美国著名心理学家马斯洛十分重视人"对于天赋能力潜力的充分开拓利用"。经过对大量杰出人物的调查研究，他发现这些人 ......
AMBA总线（5）—— AXI5新feature
前面博客《AMBA总线（3）—— AXI协议》大致过了一遍 AXI3 和 AXI4 协议，对于 AXI5 部分没有研究。本篇博客记录一下 AXI5 中的新 feature。 未完待续...... ......
线性代数基础-特征值与特征向量-01
目录1. 概念2. 性质3. 相似矩阵4. 矩阵的行列式与迹5. 特征值与特征向量分解矩阵 1. 概念 特征值与特征向量的英文是 eigenvalue 和 eigenvector， 这个前缀 eigen- 起源于德语，意思是 proper(这里应该是专属的意思）、characteristic（特征的 ......
《大学计算机》课程简介 School of Computer Science and Engineering
《大学计算机》课程简介 School of Computer Science and Engineering 阅读量：1628 发布时间：2014-05-25 分享到： 《大学计算机》课程是大学计算机基础教学的最基本课程，是大学本科非计算机专业学生必修的公共基础课。计算机基础课程如同数学、外语一样， ......
全国计算机等级考试简介 School of Computer Science and Engineering
全国计算机等级考试简介 School of Computer Science and Engineering 阅读量：1185 发布时间：2014-05-25 分享到： 全国计算机等级考试（National Computer Rank Examination，简称NCRE），是经原国家教育委员会（现 ......
高级软件工程Advanced Software Engineering
《高级软件工程》教学大纲 Teaching（Course）Outline of Advanced Software Engineering 第一部分 大纲说明 1．课程代码：329024001 2．课程类型：学科必修课 3．开课时间：秋季学期，第3周—第20周 4．课程目标：通过该课程的学习，培养学 ......
基于开源模型搭建实时人脸识别系统（六）：人脸识别（人脸特征提取）
目录人脸识别的几个发展阶段基于深度学习的人脸识别技术的流程闭集和开集（Open set）识别人脸识别的损失Insightface人脸识别数据集模型选型参考文献结语人脸识别系统项目源码 前面我们讲过了人脸检测、人脸质量、人脸关键点、人脸跟踪，接下来就是人脸识别系统里面的重中之重人脸识别了，或者叫人脸特 ......
fastjson2 JSONWriter.Feature介绍
JSONWriter.Feature介绍 FieldBased 基于字段反序列化，如果不配置，会默认基于public的field和getter方法序列化。配置后，会基于非static的field（包括private）做反序列化。 IgnoreNoneSerializable 序列化忽略非Serial ......
解决异常报错：“CrystalDecisions.CrystalReports.Engine.ReportDocument”的类型初始值设定项引发异常
在Winform程序里调用水晶报表打印 在这句：ReportDocument RepostDoc = new ReportDocument(); 一直报错提示：”CrystalDecisions.CrystalReports.Engine.ReportDocument”的类型初始值设定项引发异常 在 ......
论文阅读-OpenFE 自动特征生成技术
论文链接：https://arxiv.org/abs/2211.12507 摘要 提出了一种新的feature boost方法来鉴别候选特征在准确率上对模型的提升效果 双阶段剪枝算法，从粗筛到精筛从候选特征池中挑选出top k个生成特征 在简单但有代表性的设置下，证明了特征生成是有益的 引言 Exp ......
Flink 在风控场景实时特征落地实战
背景介绍 风控简介 二十一世纪，信息化时代到来，互联网行业的发展速度远快于其他行业。一旦商业模式跑通，有利可图，资本立刻蜂拥而至，助推更多企业不断的入场进行快速的复制迭代，企图成为下一个“行业领头羊”。 带着资本入场的玩家因为不会有资金的压力，只会更多的关注业务发展，却忽略了业务上的风险点。强大如拼 ......
安装指定版本 doker engine
安装指定版本 doker engine 卸载旧版本 docker sudo yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-latest \ docker-latest-logrota ......
【持续更新篇】SLAM视觉特征点汇总+ORB特征点+VINS前端
Harris角点 opencv函数 cornerHarris提取输入图像的Harris角点 检测原理 检测思想：使用一个固定窗口在图像上进行任意方向的滑动，对比滑动前后的窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑动，都有较大灰度变化，则认为该窗口中存在角点。 \(E(u, v)=\sum_{( ......
CARAFE: Content-Aware ReAssembly of FEatures 可学习的上采样
CARAFE: Content-Aware ReAssembly of FEatures * Authors: [[Jiaqi Wang]], [[Kai Chen]], [[Rui Xu]], [[Ziwei Liu]], [[Chen Change Loy]], [[Dahua Lin]] DO ......
Unreal Engine 物体描边与高亮
本篇随笔将使用 UE 中的后处理体积以及编写对应的材质参数，来实现物体的描边与高亮功能，要做到物体高亮与描边，需要利用到 UE 提供的 CustomDepth（自定义深度） 和 CustomStencil（自定义模板）两个 Buffer（亦或是在物理上占用一个Buffer，深度和模板占用位数不一样， ......
BigdataAIML-Important Data Features processing points
Standardize scales first using scikit-learn; Identify correlated features using mathematics(Measure of correlationship); Consider using a pairwise plo ......
Template Engines for Spring: FreeMarker | Java Server Pages | Thymeleaf | Jade4j
Besides the template engines described so far, there are quite a few more available which may be used. Let’s review some of them briefly. Velocity is ......