文件名称:
为特征工程和机器学习准备数据：特征工程技术-源码
开发工具:
文件大小: 10mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-19
详细说明：为功能工程和机器学习准备数据
特征工程技术
无论如何设计和实施良好的机器学习模型，如果输入的数据设计不良，模型的预测将令人失望。 在此回购中，为特征工程和机器学习准备数据，您将能够对数据进行适当的预处理（实际上是对其进行工程设计），以便从ML模型中获得最大的收益。
首先，您将学习如何使用特征选择技术来查找包含最多信息的预测变量。 特征选择可以大致分为三类，分别称为过滤器，包装器和嵌入式技术，我们将理解并实现所有这些。
接下来，您将发现特征提取与特征选择有何不同，因为数据实际上被重新表达，有时以难以解释的形式表达。 然后，您将了解从图像和文本数据中提取特征的技术。
最后，您将通过了解如何利用功能强大的Python库处理图像，文本，日期和地理空间数据来完善自己的知识。 完成本课程后，您将具有识别正确的要素工程技术的技能和知识，以及适用于您的用例的解决方案。
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