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2026-01-28
机器学习数据增强的完整指南
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2026-01-28
7 个面向可扩展特征工程的“冷门”Python 库
- 2026-01-28
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2026-01-21
我们在同一数据集上调优了4个分类器：结果均未实际提升机器学习中的超参数调优常被视为提升模型性能的“灵丹妙药”。然而，一项使用葡萄牙学生表现数据进行的严格实验表明，对四种不同分类器进行嵌套交叉验证和网格搜索调优后，性能平均下降了0.0005，且无统计学意义上的提升。实验采用了严谨的方法论，包括防止数据泄露和使用McNemar's检验，揭示了在数据信号有限或默认参数已高度优化的情况下，调优可能并不总是带来价值。这强调了方法论的重要性，并提醒从业者应知道何时停止调优，转而关注特征工程或数据质量，从而建立更值得信赖的机器学习工作流程。
- 2026-01-21
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2025-12-23
机器学习中用于类别特征编码的 3 种智能方法
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2025-12-13
非结构化文本数据的三种特征工程技术
- 2025-12-13
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2025-12-05
杀死机器学习项目的5个关键特征工程错误
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2025-11-22
专家级特征工程：高风险模型的先进技术
- 2025-11-22
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2025-11-19
处理几乎任何数据科学项目的五步指南数据科学项目成功与否的关键在于结构化的流程，而非仅仅是模型构建。本指南提出了一个实用的五步框架，帮助专业人士避免常见的陷阱，如目标错误或忽略数据质量问题。这五个步骤强调了业务目标定义、深入数据探索、建立有意义的基线、系统化地改进特征工程，以及在生产条件下的严格验证。遵循这一流程，可以确保开发出的AI解决方案不仅在技术指标上出色，更能为业务带来实际价值，是成功交付项目的基石。
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2025-11-12
使用LLM嵌入进行文本数据特征工程的7种高级技巧
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2025-11-12
面向高风险模型的专家级特征工程：高级技术
- 2025-11-12
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