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机器学习 – 数据准备、清洗与特点工程-容大教育

课程简介:

有这么一句话在业界广泛流传:数据和特点决定了机器学习的上限,而模型和算法只是靠近这个上限而已。特点对数据挖掘和机器学习效果的复要性意味着特点工程的复要性,然而一般的特点工程也有其局限性,这时候特点提取可能更符合我们的需要。本课程详细介绍各种数据准备和特点工程的方法,主要包括对数据记录级处理,特点构造,特点转换,特点降维和特点挑选,一个好的特点工程能大幅提高数据挖掘的性能。

  • 视频有效期

    不限期

  • 课时

    25 小节

  • 学习人数

    556

¥199.00

会员免费

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资料

课程内容:

有这么一句话在业界广泛流传:数据和特点决定了机器学习的上限,而模型和算法只是靠近这个上限而已。特点对数据挖掘和机器学习效果的复要性意味着特点工程的复要性,然而一般的特点工程也有其局限性,这时候特点提取可能更符合我们的需要。本课程详细介绍各种数据准备和特点工程的方法,主要包括对数据记录级处理,特点构造,特点转换,特点降维和特点挑选,一个好的特点工程能大幅提高数据挖掘的性能。

课程目标:

什么是特点工程(概述、特点构造、用户行为特点提取) 特点处理01 - 衍生变量变量标准化变量二值化 特点处理02 - 数据分箱哑变量独热编码 特点处理03 - 数据变换缺失值处理组合特点 特点挑选01 - 单特点的猜测能力 特点挑选02 - Wrapper 特点挑选03 - Embedded 降维-主成分分析(PCA) 降维-线性判别分析法(LDA)

学完后能做什么?:

什么是特点工程(概述、特点构造、用户行为特点提取) 特点处理01 - 衍生变量变量标准化变量二值化 特点处理02 - 数据分箱哑变量独热编码 特点处理03 - 数据变换缺失值处理组合特点 特点挑选01 - 单特点的猜测能力 特点挑选02 - Wrapper 特点挑选03 - Embedded 降维-主成分分析(PCA) 降维-线性判别分析法(LDA)

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