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。
机器学习模型中特征贡献度分析：预测贡献与错误贡献
在机器学习领域，特征重要性分析是一种广泛应用的模型解释工具。但是特征重要性并不等同于特征质量。本文将探讨特征重要性与特征有效性之间的关系，并引入两个关键概念：预测贡献度和错误贡献度。 核心概念 预测贡献度：衡量特征在模型预测中的权重，反映模型在训练集上识别的模式。这与传统的特征重要性概念相似。错误贡献度：衡量特征...
机器学习/人工智能 实验二：图像特征自动学习方法实践与分析
写在前面参考的是https://zh.d2l.ai/index.html一、实验目的与要求(1)利用基于深度学习的特征自动学习方法完成图像特征提取的实验方案的设计。(2)编程并利用相关软件完成实验测试，得到实验结果。(3)通过对实验数据的分析、整理，得出实验结论，培养学生创新思维和编写实验报告的能力，以及处理一般工程设计技术问题的初步能力及实事求是的科学态度。(4)利用实验更加直观、方便和易于操....
【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）
1. 特征降维的主要目的1）在实际的项目中经常会遭遇到特征维度非常高的样本（比如图片），往往无法借助于自己领域的知识来构建有效的特征2）在数据表现方面，我们无法观测超过三维的数据2. 常见特征降维的算法是主成分分析：PCAPCA算法核心：把高维度的向量向低维度投影1）去平均值，即每一位特征减去各自的平均值2）计算矩阵协方差和特征向量与特征值3）把特征值从小到大排序4）保留前K个特征值对应的特征向....
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