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七月算法特征工程代码，以及天池数据集kaggle_bike_competition_train.rar。

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简介：
机器学习视频内容涵盖了数据处理方面的特征工程代码示例，并提供了与自动驾驶相关的实际数据集，旨在帮助学习者深入理解和掌握机器学习中的特征工程这一关键技术。

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  • 七月算法特征工程代码及Kaggle自行车竞赛训练数据RAR包
    优质
    本资源包含七月算法课程中涉及的特征工程相关代码和在Kaggle自行车共享需求预测竞赛中的训练数据。适合学习数据预处理与模型优化的学生使用。 在机器学习视频教程中讲解的数据处理部分的特征工程代码以及自行車相关数据可以帮助理解和学习机器学习中的特征工程技术。
     
  • 天池数据集- dataset
    优质
    天池数据集是由阿里云天池平台提供的广泛且多样的数据集合，涵盖机器学习、深度学习及大数据分析等众多领域，旨在促进全球开发者和研究人员的数据创新与技术交流。 天池实验室 11.jpg 这段文字已经没有任何需要删除的联系信息或链接了，因此无需进行改动。如果描述中有其他具体内容希望被改写或者有特定角度的需求，请告知具体要求。
     
  • 天池工业AI初赛数据集
    优质
    天池工业AI初赛数据集是专为工业领域设计的比赛资源包，包含大量工业生产相关的数据分析样本，旨在促进人工智能技术在制造业的应用与创新。 2017年12月天池工业AI比赛的初赛数据集包括训练集、测试集A和测试集B。
     
  • 特征工程的代码包
    优质
    特征工程的代码包旨在提供一系列自动化和半自动化的工具，用于处理、选择及转换原始数据，以构建高质量的模型输入特征。 这段文字描述了包含八个代码文件的内容：特征抽取、特征选择、标准化、归一化、PCA以及sklearn流行数据集的使用方法，并且提到了一个kaggle大赛项目的数据分析阶段的相关内容。
     
  • 天池竞赛数据-数据集
    优质
    天池竞赛数据-数据集是阿里云天池平台提供的用于机器学习和数据分析竞赛的数据集合，涵盖多个行业与领域，旨在推动技术创新与应用。 天池金融比赛的数据集包括 sample_submit.csv、train.csv 和 testA.csv 这三个文件。
     
  • 数据集特征选择
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    数据集特征选择是指在机器学习和数据分析中挑选出最能代表数据集的关键变量或属性的过程，以提高模型性能并减少计算复杂度。 本段落探讨了文献《Joint Embedding Learning and Sparse Regression: A Framework for Unsupervised Feature Selection》中的特征选择数据集。该研究提出了一种无监督的特征选择框架，结合嵌入学习与稀疏回归方法，旨在提高机器学习模型的效果和效率。通过这种方法，可以有效地从原始数据中提取出最具代表性和影响力的特征子集，从而简化后续的数据分析过程并提升算法性能。
     
  • 基于LSTM神经网络的锂电池SOH估算案例学习（含数据集处理及特征提取代码）
    优质
    本项目通过运用LSTM神经网络对锂电池健康状态(SOH)进行预测，并详细介绍数据预处理与特征提取方法，附带相关代码实现。 基于LSTM神经网络实现锂电池SOH估计的案例学习（附数据集处理代码与特征提取）：使用牛津电池老化数据集及特征工程来建立算法模型（Matlab版）。本案例包括以下步骤： 1. 使用牛津锂离子电池老化数据集，并提供该数据集的预处理代码，以将原始数据重新制表并进行必要的清洗。 2. 提取恒流充电时间、等压升充电时间和极化内阻作为健康状态（SOH）的相关特征变量。 3. 利用LSTM神经网络构建电池的SOH估计模型，其中特征为输入，而预测目标是电池的SOH值。 此外，该案例还提供了将代码修改以使用门控循环单元GRU进行建模的方法。以下是关键概念： - 电池SOH估算案例 - 长短时记忆神经网络LSTM - 锂电池SOH估计算法 - 牛津锂离子电池老化数据集 - 数据集处理代码 - 恒流充电时间 - 等压升充电时间 - 极化内阻 - 特征提取 - LSTM建模 - GRU建模
     
  • LIOP特征匹配算法的代码
    优质
    这段代码实现了一种名为LIOP的局部特征描述子及其在图像配准和目标识别中的应用。它提供了一个高效的特征点检测与匹配解决方案。 LIOP算法测试代码已经亲测好用！但需要使用OpenCV2.0版本。该方法主要适用于论文《Local Intensity Order Pattern for Feature Description》中的特征描述部分。