吴恩达深度学习笔记 第一门课神经网络和深度学习 第一周深度学习引言

本文以天猫数据为例，探索通过特征优化和特征选择提升重复购买行为预测模型的性能。涵盖了缺失值处理、方差过滤、单变量检验、递归特征消除（RFE）、模型系数选择（L1/L2正则）及树模型特征重要性（如LightGBM）的细粒度分析与实现。通过该教程，您将掌握特征工程的常见策略，为实际项目优化模型提供科学依据。

在本篇文章中，我们深入探讨天猫重复购买行为预测中的模型训练、验证和评估方法。从数据的准备与切分、交叉验证、模型调参到混淆矩阵的可视化，再到多种机器学习模型（如KNN、随机森林、LightGBM、XGBoost和集成学习）的比较，我们完整呈现了一套从数据到模型优化的解决方案，为实际的复购预测提供完整框架。

本文全面解析了天猫重复购买行为预测的特征工程，包括数据压缩、用户行为日志整理、特征组合及统计特征的提取。此外，我们利用CountVectorizer、TF-IDF、Word2Vec等嵌入方法挖掘用户与店铺之间的关系特征，并基于LGB、XGB模型进行Stacking特征构造与优化。最终输出高质量、可用于模型训练的特征文件，为提升预测效果奠定基础。

本文全面对天猫数据集中的用户、店铺及行为数据进行探索性分析，从数据分布、缺失值情况到正负样本的分布。通过可视化的方法研究了用户性别、年龄以及店铺维度对复购行为的影响，并识别了样本不均衡问题及可能的应对方法，为后续特征工程及模型优化提供了数据支持。

本文分享了工业蒸汽预测的完整实现代码，包括详细的数据探索、特征工程和模型训练流程。通过筛选特征、相关性分析、归一化和Box-Cox变换等数据预处理方法，优化了数据特征。模型训练过程中结合了岭回归、梯度提升、XGBoost等算法，并通过模型堆叠(Stacking)进一步提升了预测精度。文章还深入解析了模型的网格搜索优化和性能评估，为工业领域中的机器学习应用提供了实战参考。

本文全面讲解了工业蒸汽预测中的模型融合策略，包括Bagging、Boosting和Stacking方法。通过详细的代码示例，展示如何实现岭回归、Lasso回归、随机森林、梯度提升、XGBoost和LightGBM等模型的单独训练与混合堆叠。文章还包含完整的堆叠预测代码，并结合数据处理、特征变换、模型优化等步骤，为读者提供了机器学习落地项目的完整实现指南。

本文详细讲解了工业蒸汽预测中的特征优化与降维的完整实现流程，包括特征构造、特征交叉和特征降维（使用PCA主成分分析）等步骤。通过对特征进行优化后，结合多折交叉验证和LightGBM模型进行了建模与评估，并分析了特征优化对模型预测性能的提升效果（MSE显著降低）。本文为特征工程在实际工业问题中的应用提供了指导和参考。

本章重点 1. 结构体 2. 结构体类型的声明 3. 结构的自引用 4. 结构体变量的定义和初始化 5. 结构体内存对齐 6. 结构体传参

在初始指针中学到： 指针就是个变量，用来存放地址，地址唯一标识一块内存空间。 指针的大小是固定的4/8个字节（32位平台/64位平台）。 指针是有类型，指针的类型决定了指针的+-整数的步长，指针解引用操作的时候的权限。 指针的运算。 1 字符指针字符指针char* 123456int main(){const char* pstr = "hello wo