जैसा कि सभी जानते हैं, मशीन लर्निंग के लिए फीचर इंजीनियरिंग बेहद महत्वपूर्ण है, हालांकि मुझे इस क्षेत्र से जुड़ी कुछ सामग्रियां मिलीं। मैंने कागले में कई प्रतियोगिताओं में भाग लिया और विश्वास है कि कुछ मामलों में अच्छे क्लासिफायर की तुलना में अच्छी सुविधाएँ और भी महत्वपूर्ण हो सकती हैं। क्या किसी को सुविधा इंजीनियरिंग के बारे में कोई ट्यूटोरियल पता है, या यह शुद्ध अनुभव है?
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क्या आपका मतलब है कि प्री-प्रोसेसिंग ऑफ़ फीचर्स (सामान्यीकरण और अन्य परिवर्तन) या फ़ीचर चयन?
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मैटबग्ग
@ mb3041023 नहीं, दोनों से पहले का चरण, जिसमें आप कुछ कच्चे डेटा जैसे ग्रंथ, चित्र या श्रृंखला को कुछ उपयोग योग्य विशेषताओं में परिवर्तित करते हैं।
मेरे अनुभव में, मशीन सीखने की समस्या का एक बड़ा हिस्सा, वस्तुतः हल / अनुकूलित (यानी सुविधाओं, सुविधा प्रतिनिधित्व, चयन, आदि) को हल करने के लिए सही समस्या को स्थापित कर रहा है। मैं विशुद्ध रूप से अनुभवजन्य सुविधा के चयन के लिए समर्पित और कई वास्तविक जीवन के चित्रण (जैसे कागल) के साथ पूर्व-प्रसंस्करण देखना पसंद करूंगा। अगर किसी को एक का पता है, pls। पद। डेटा क्लीनिंग / डेटा इंप्यूटेशन जैसी चीजों के लिए समर्पित कई किताबें हैं, लेकिन फीचर चयन पर एक समर्पित व्यावहारिक पाठ की जरूरत है।
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पॅट
एक नज़र डालें: "फ़ीचर एक्सट्रैक्शन: फ़ाउंडेशन एंड एप्लिकेशन", 2006
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जसोब्ब
@ajonb, लेखक, आकार, मूल्य और लिंक के बारे में कुछ इस तरह: गयोन एड।, फ़ीचर एक्सट्रैक्शन: फ़ाउंडेशन और एप्लिकेशन 2006, 778p, $ 306
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डेनिस