在推荐系统中应用FeatureStore管理特征
本文以FeatureStore的特征表为例，为您介绍FeatureStore从创建与注册到最终上线的过程，帮助您了解如何从零开始搭建并上线一套完整的推荐系统。
PAI-Rec推荐开发平台-推荐方案定制-特征配置
接下来需要做“特征配置”。特征配置在推荐方案配置中是一个核心的部分，我们期望通过界面配置出想要的特征，然后自动生成计算的MaxCompute 和Flink的SQL代码，生产出常见的统计特征、序列特征、MinMax特征、偏好KV统计特征，最终输出给向量召回、粗排和精排模型样本。1.常用周期行为类型配置...
特征生产, 最佳实践
特征平台当前提供的特征生产功能旨在简化特征创建过程，通过固化常用的和普遍的生产步骤，您仅需进行简单配置就能轻松生成特征，从而有效降低了特征生产的复杂性。特征生产在多个领域（包括推荐、广告、风控以及机器学习等）都有广泛应用，本文将以推荐场景为例，为您介绍从原始表到特征生产加工生成样本表，再到训练模型的完整过程。
特征平台与, 特征生产
目前在特征平台（FeatureStore）中支持的特征生产功能在推荐、广告、风控以及机器学习等领域都有广泛的应用。该功能旨在降低特征生产的复杂度，通过将特征生产中通用常见的功能固定下来，通过配置的方式即可实现特征生产。本文为您介绍特征生产的详细过程。
在机器学习和数据科学中，数据预处理是一个至关重要的步骤。数据规范化（或称为特征缩放）是预处理的一种常见技术，它可以帮助我们改进模型的性能。`sklearn.preprocessing`模块提供了多种数据规范化的方法，其中`StandardScaler`和`MinMaxScaler`是最常用的两种。
1. 引言 在机器学习和数据科学中，数据预处理是一个至关重要的步骤。数据规范化（或称为特征缩放）是预处理的一种常见技术，它可以帮助我们改进模型的性能。sklearn.preprocessing模块提供了多种数据规范化的方法，其中StandardScaler和MinMaxScaler是最常用的两种。 StandardScaler...
机器学习特征预处理
1 特征预处理目标了解数值型数据、类别型数据特点应用MinMaxScaler实现对特征数据进行归一化应用StandardScaler实现对特征数据进行标准化什么是特征预处理？2 什么是特征预处理# scikit-learn的解释 provides several common utility functions and transformer classes to change raw fea.....
机器学习：数据特征预处理缺失值处理
缺失值处理删除：如果行或列数据缺失值达到一定比例，建议放弃整行或列插补：填补列的平均值，中位数numpy数组中的缺失值 nan/NaN 属于float类型代码示例from sklearn.preprocessing import Imputer import numpy as np # 缺失值处理 data = [ [1, 1, 3], [np.nan, 4, 6], [...
机器学习：数据特征预处理归一化和标准化
特征预处理通过特定的统计方法（数学方法）将数据转换成算法要求的数据数值型数据： -标准缩放 - 归一化 - 标准化 - 缺失值 类别行数据： - one-hot编码 时间型数据： - 时间的切分 1、归一化将原始数据映射到一个区间[0,1]特征同等重要：归一化处理目的：使得某一个特征对最终结果不对造成更大的影响缺点：对于异常...
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