Feature Engineering, о чём молчат online-курсы

Автор: Arhimagic
Источник: https://habrahabr.ru/post/346942/


Sherlock by ThatsWhatSheSayd


Чтобы стать великим сыщиком, Шерлоку Холмсу было достаточно замечать то, чего не видели остальные, в вещах, которые находились у всех на виду. Мне кажется, что этим качеством должен обладать и каждый специалист по машинному обучению. Но тема Feature Engineering’а зачастую изучается в курсах по машинному обучению и анализу данных вскользь. В этом материале я хочу поделиться своим опытом обработки признаков с начинающими датасаентистами. Надеюсь, это поможет им быстрее достичь успеха в решении первых задач. Оговорюсь сразу, что в рамках этой части будут рассмотрены концептуальные методы обработки. Практическую часть по этому материалу совсем скоро опубликует моя коллега Osina_Anya.


Один из популярных источников данных для машинного обучения — логи. Практически в любой строчке лога есть время, а если это web-сервис, то там будут IP и UserAgent. Рассмотрим, какие признаки можно извлечь из этих данных.

Читать дальше →
habrahabr
49
0 GOLOS
0
В избранное
habreplicator
На Golos с 2017 M04
49
0

Зарегистрируйтесь, чтобы проголосовать за пост или написать комментарий

Авторы получают вознаграждение, когда пользователи голосуют за их посты. Голосующие читатели также получают вознаграждение за свои голоса.

Зарегистрироваться
Комментарии (0)
Сортировать по:
Сначала старые