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离散特征与连续特征
离散
变量有何
特征
?
答:
一、获取方式不同
离散
型变量:离散型变量则是通过计数方式取得的,即是对所要统计的对象进行计数,增长量非固定的。
连续
型变量:连续型变量是一直叠加上去的,增长量可以划分为固定的单位。二、域不同 离散型变量:离散型变量的域(即对象的集合S)是离散的。连续型变量:连续型变量的域(即对象的集合S...
连续
性与
离散
性之间有哪些明显的区别?
答:
连续
性和
离散
性是两种基本的数据或现象
特征
,它们在许多领域都有应用,如数学、计算机科学、物理学等。这两种特性描述了数据或现象的变化方式,以及我们如何理解和处理这些变化。连续性是指一个系统或现象在其各个部分之间没有明显的断裂或跳跃。在连续性中,变化是平滑的,可以通过微小的步骤逐渐发生。例如...
如何判断
特征
是
连续
的还是
离散
的?
答:
类别可数就是离散,不可数是连续。数据是否无限可分是判断
连续和离散
的依据,身高的数据是整数,如果提高精度可以量出小数点后面很多位,因此是连续数据。计数的、分类的、等级的数据是离散的,因为数据无法继续分割了。在统计学中,变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意...
离散
型
和连续
型区别
答:
离散
型
和连续
型是统计学中常用的两种数据类型,用于描述随机变量的
特征
。它们在数据的取值和表示方式上有着明显的区别。离散型数据是指取值有限且可数的数据。这意味着在离散型数据中,变量只能取有限个数的数值,且这些数值之间有明确的间隔。典型的离散型数据包括人口数量、学生人数、骰子点数等。离散型数...
离散和连续
答:
指把取值为
连续
型或者
离散
型的属性(
特征
)按照取值区间划分为用来定性描述属性取值的值(汉字、单词)或者整数值,化为整数值是怎么理解呢?比如,随便举个例子价格0-50为不要钱,;51-100为便宜,分别用整数0,1表示,这个就叫 离散化 。不要钱和0都是离散化后对属于0-50这个价格区间的描述。离散型...
样本通常由一组
特征和
一个标签组成。
答:
2、特征可以是连续的或离散的,这取决于数据的性质。
连续特征
可以是有序的或无序的,例如温度、高度或宽度等。
离散特征
则是一些有限的取值集合,例如性别、月份等。特征是描述样本的
特征和
属性,而标签则是表示样本的类别或结果。3、标签是样本所属的类别或结果,可以是离散的或连续的。离散标签表示样本...
特征工程(下)
连续特征
的常见处理方式
答:
在特征工程的探索中,
离散
化作为一种强大的工具,能提升模型的稳定性和防止过拟合,尤其是在预测用户行为这类任务中。然而,面对
连续特征
,我们需采用更为精细的处理方法,包括归一化、标准化和离散化等,它们各自具有独特的功能和适用场景。归一化,如同剥去数据的量纲外壳,Min-Max方法(0-1标准化)确保...
tf.feature_column实用
特征
工程总结
答:
tf.feature_column对连续变量的处理有两个个接口, 分别是 连续值直接映射成连续变量 , 连续值分箱
离散离散
化 ,接口如下 连续变量分箱之后可以继续接embedding tf.feature_column.crossed_column可以对离散特征进行交叉组合, 增加模型特征的表征能力 尝试用
连续特征和离散特征
进行交叉, 结果报错 定义多个...
怎么把python的
连续特征和离散特征
都连在一起
答:
数据映射: 分类变量:男,女->0,1
连续
变量:比如身高。需要先
离散
化:(0,50],(50,100],(100,150],(150,200],(200,++] 然后可以映射为:0,1,2,3,4
离散
型随机变量的
特征
是什么?
答:
离散
型随机变量简介:离散型随机变量是指在有限或者可数无限个取值中取值的随机变量。
与连续
型随机变量不同,离散型随机变量只能取有限个或者可数无限个取值,不可能取到连续的值。离散型随机变量在概率论和数理统计中有着广泛的应用。离散型随机变量的概率分布函数是一个离散函数,它描述了随机变量取各个...
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特征离散化
表示离散程度的特征数有
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表示数据离散程度的特征数是