特征工程是机器学习中不可或缺的一部分，而高级特征工程则涉及更复杂的技术和方法。本篇博客将深入介绍在 Scikit-Learn 中进行高级特征工程的一些常见技术，包括多项式特征、交互特征、特征选择和特征转换等，并提供详细的...

现在的任务是从OCR文字识别的结果中提取我指定的关键信息。OCR的文字识别结果使用符号包围，包含所识别出来的文字，顺序在原始图片中从左至右、从上至下。我指定的关键信息使用[]符号包围。请注意OCR的文字识别结果可能...

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的特征选择和数据降维。内容有：

归一化是在特征(维度)非常多的时候，可以防止某一维或某几维对数据影响过大，也是为了把不同来源的数据统一到一个参考区间下，这样比较起来才有意义。其次可以让程序更快地运行。...

但是在这篇文章将使用更高级的技术来预测时间序列，本文将使用 Prophet 来提取新的有意义的特征，例如季节性、置信区间、趋势等。

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OneHotEncoder 是用于将类别型特征转换为独热编码的类。独热编码是一种常用的特征编码方式，特别适用于处理类别型特征，将其转换为数值型特征。 对于每个类别型特征，OneHotEncoder 将其编码成一个长度为类别数量的向量。 ...

博主目前不是相关从事人员，本文的书写时，博主学习机器学习与深度学习已有2月有余，如有知识性错误还请指正。

当然这是针对单个特征而言的，采用batch训练的归一化还有Batch Normalization、Layer Normalization、Weight Normalization等。