数据预处理
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  • 机器学习实战 | SKLearn最全应用指南
    本篇内容详解scikit-learn工具库的用法，覆盖机器学习基础知识、SKLearn讲解、SKLearn三大核心API、SKLearn高级API等内容。
    机器学习 人工智能
    机器学习实战 | SKLearn最全应用指南
  • 用Python实现数据预处理
    机器学习的核心是处理数据。你的机器学习工具应该与数据的质量一样好。本文涉及清理数据的各个步骤。你的数据需要经过几个步骤才能用于预测。 处理缺失的数据。 编码分类数据。 将数据集拆分为测试集和训练集。 特征缩放。 那么让我们逐一学习这些步骤。 每次我们制作新模型时，都会要求导入 …
    Python
  • 特征工程之数据预处理（上）
    由于篇幅问题，所以这篇文章先介绍如何处理缺失值和图片数据扩充的问题，下一篇文章会介绍处理异常值和类别不平衡的问题。 何为特征工程呢？顾名思义，就是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。 本质上讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程；实际工作中，…
    机器学习
  • Python数据预处理：彻底理解标准化和归一化
    数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。 提升模型精度：标准化/归一化后，不同维度之间的特征在数值上有一定比较性，可以大大提高分类器的准确性。 加…
    Python