Task3特征工程3.1学习目标学习时间序列数据的特征预处理方法学习时间序列特征处理工具Tsfresh（TimeSeriesFresh）的使用3.2内容介绍数据预处理时间序列数据格式处理加入时间步特征time特征工程时间序列特征构造特征筛选使用tsfresh进行时间序列特征处理

\ 一、面向对象思想 \1、面向对象的特征有哪些方面？答：面向对象的特征主要有以下几个方面：\抽象：抽象是将一类对象的共同特征总结出来构造类的过程，包括数据抽象和行为抽象两方面。抽象只关注对象

一、介绍模块，（Module），是能够单独命名并独立地完成一定功能的程序语句的集合（即程序代码和数据结构的集合体）。两个基本的特征：外部特征和内部特征外部特征是指模块跟外部环境联系的接口（即其他模块或程序调用该模块的方式，包括有输入输出参数、引用的全局变量）和模块的功能内部特征是指模块的内部环境具有的特点（即该模

问题描述给出n个数，找出这n个数的最大值，最小值，和。输入格式第一行为整数n，表示数的个数。第二行有n个数，为给定的n个数，每个数的绝对值都小于10000。输出格式输出三行，每行一个整数。第一行表示这些数中的最大值，第二行表示这些数中的最小值，第三行表示这些数的和。样例输入513245样例输出5211数据规模与约定1<n<10000。

以下是java代码，创建一个WxChatImgRevert.class后复制进去就好啦。此处的jdk版本需要1.8以上…，另外两个参数需要改成自己的哦~此处的原理是判断图片文件的十六进制特征码。packagemain.java.com.example.demo;importjava.io.\;importjava.util.

LBP（LocalBinaryPattern），即局部二进制模式，对一个像素点以半径r画一个圈，在圈上取K个点（一般为8），这K个点的值（像素值大于中心点为1，否则为0）组成K位二进制数。此即局部二进制模式，实际中使用的是LBP特征谱的直方统计图。在旧版的Opencv里，使用CvHaarClassifierCascade函数，只支持Har

本文首发于vivo互联网技术微信公众号 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/u1LrIBtY6wNVE9lzvKXWjA(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2Fu1LrIBtY6wNVE9l

03高维组合特征的处理知识点组合特征问题什么是组合特征？如何处理高维组合特征？分析与解答为了提高复杂关系的拟合能力，在特征工程中经常会把一阶离散特征两两组合，构成高阶组合特征。以广告点击预估问题为例，原始数据有语言和类型两种离散特征，表1.

一、java面向对象的特征？答：java面向对象的特征：封装、继承、多态、抽象。如果问java面向对象的三大特征是什么?那就是封装、继承、多态，但说到面向对象，还有一个很主要的特征就是抽象。1、封装a)铺垫：Java把真实世界中某些具有共同特征的实体抽象成Java中的类，类的实例就是一个对象，而对象和真实世界的实体是一一

1、概念独热编码（OneHotEncoding） 将表示为标签索引的分类特征映射到二进制向量，该向量最多具有一个单一的单值，该单值表示所有特征值集合中特定特征值的存在。此编码允许期望连续特征（例如逻辑回归）的算法使用分类特征。对于字符串类型的输入数据，通常首先使用StringIndexer