Ingeniería de funciones-Transformación de funciones

1.1 ¿Qué es la transformación a escala de características?

Es un algoritmo de visión por computadora utilizado para detectar y describir características locales en imágenes. Busca puntos extremos en una escala espacial y extrae sus invariantes de posición, escala y rotación. Sus aplicaciones incluyen reconocimiento de objetos, percepción y navegación de mapas de robots, unión de imágenes, modelado 3D, reconocimiento de gestos, seguimiento de imágenes y comparación de movimiento. Admite funciones comunes de cambio de proporciones log2, log10, In, abs, sqrt. Soporte denso o escaso

1.2 Cómo utilizar la transformación de proporción de funciones

La plataforma Alibaba Shuttle Plus proporciona una configuración de arrastrar y soltar del área del lienzo y se la proporciona a los usuarios en forma de algoritmo parámetros. Para utilizar cada componente, primero debe comprender qué significa cada parámetro.

2. Estas características son anormalmente suaves

2.1 ¿Cuáles son las características que son anormalmente suaves?

Suaviza los datos anormales en las características de entrada hasta un cierto rango, admitiendo datos dispersos y densos (el componente de suavizado de características solo corrige los valores de las características de los valores anormales a valores normales, no filtra ni elimine cualquier registro, los datos de entrada (las dimensiones y el número permanecen sin cambios).

2.2 Cómo utilizar el suavizado anormal de características

El suavizado anormal de características se puede dividir en suavizado de puntuación Z, suavizado de percentiles y suavizado de umbral.

3. Módulo de detección de anomalías

3.1 ¿Qué es el módulo de detección de anomalías?

Como sugiere el nombre, la detección de anomalías es la detección de anomalías que se puede dividir en dos categorías: anomalías para características de valor continuo (detección de características anormales basadas en los valores máximo y mínimo del cuadro; gráfico) y anomalías para las características de valor de enumeración (filtrar características anormales según la frecuencia y el umbral de las características enumeradas).

3.2 Cómo utilizar el módulo de detección de anomalías

La plataforma Alibaba Digital Plus proporciona una configuración de arrastrar y soltar del área del lienzo y se la proporciona a los usuarios en forma de parámetros de algoritmo. Para utilizar cada componente, primero debe comprender qué significa cada parámetro.

4. Codificación one-hot

4.1 ¿Qué es la codificación one-hot?

Codificación one-hot, también llamada codificación one-hot, para cada característica, si tiene m valores posibles, luego de la codificación one-hot, se convierte en m características binarias. Además, estas funciones son mutuamente excluyentes y sólo se puede activar una a la vez. Por lo tanto, los datos se volverán escasos y el resultado de salida también será una estructura dispersa de K: V.

4.2 Cómo utilizar la codificación con un solo clic

Binarización

5 Funciones discretas

5.1 ¿Qué es la dispersión de funciones?

Como su nombre lo indica, la discretización de características es discreta y se puede dividir en "que admite discretización de características numéricas densas o dispersas" y "que admite discretización de igual frecuencia y discretización de igual distancia"

5.2 Cómo utilizar características Discretización

Simplemente seleccione el método de discretización y el intervalo de discretización.

6. Análisis de componentes principales

6.1 ¿Qué es el análisis de componentes principales?

PCA utiliza el análisis de componentes principales para reducir la dimensionalidad y el ruido. Actualmente se admiten formatos de datos densos.

6.2 Cómo utilizar el análisis de componentes principales

No estoy seguro. Lo agregaré más tarde cuando lo entienda más claramente.