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AI

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AI

By：weimenghua
Date：2023.08.13
Description：AI 产品

参考资料

特征工程​

特征工程是指在机器学习和数据分析任务中，对原始数据进行转换、提取和选择，以创建更有信息量和预测能力的特征集合的过程。

特征工程的目的是通过对数据进行适当的预处理和特征构建，使得机器学习算法能够更好地理解数据并提取出相关的模式和信息。好的特征工程可以帮助提高模型的性能、降低过拟合的风险，并提供更好的解释性。

特征工程的步骤通常包括以下几个方面：

  • 数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值和噪声等问题，确保数据的质量和一致性。
  • 特征转换：对原始数据进行转换，使其符合模型的假设或要求。常见的转换包括对数变换、标准化、归一化和离散化等。
  • 特征构建：根据领域知识和数据的特点，通过组合、衍生或交互等方式创建新的特征。这可以帮助模型更好地捕捉数据中的非线性关系和交互效应。
  • 特征选择：从原始特征中选择最相关和最具有预测能力的特征，以减少维度和冗余，并提高模型的泛化能力。常用的特征选择方法包括统计方法、正则化和基于模型的方法等。
  • 特征缩放：对特征进行缩放，使其具有相似的尺度和范围，以便模型能够更稳定地学习和进行预测。常见的缩放方法包括标准化和归一化。

AI 产品网址​

模型托管

AI 工具集

AI 对话聊天

AI 编程工具

知识碎片​

AI Agent​

人工智能代理(Artificial Intelligence Agent)，在LLM语境下，Agent 可以理解为某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。

Agent = LLM+Planning+Feedback+Tool use

临时记录​

VibeCoding（氛围编程、沉浸式编程）

VibeCoding 是一种基于上下文感知的AI编码方式，通过分析项目环境、文件结构和代码模式来生成高度相关的代码。它不是某个具体工具，而是一种开发理念/方法。 简单来说就是用自然语言实现编程。

智谱：https://bigmodel.cn/

OpenClaw
一键安装（不可行） curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash