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大数据挖掘
基础
Python特征工程实战
3
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Python特征工程实战
价格
¥
199.00
学习有效期
截止：2024-12-31 （随到随学）
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该课程属于
学徒制就业保障班（大数据分析方向）
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介绍
全部任务
全部任务
1.1 特征工程是什么
1.2 特征工程效果评估
1.3 定性还是定量
1.4 数据的4个等级介绍
1.5 数据的4个等级演示
2.1 探索性数据分析
2.2 探究不同类别样本的血糖浓...
2.3 缺失值探索
2.4 删除缺失值
2.5 构建基线模型
2.6 网格搜索优化
2.7 利用0进行缺失值填充的模...
2.8 利用均值进行缺失值填充的...
2.9 标准化和归一化介绍
2.10 结合机器学习流水线进一...
2.11 数据预处理小结
3.1 特征构建引言
3.2 分类数据的填充
3.3 自定义分类数据填充器
3.4 自定义定量数据填充器
3.5 编码定类数据
3.6 编码定序变量
3.7 连续变量分箱
3.8 在流水线中封装预处理操作
3.9 拓展数值特征的模型基线
3.10 多项式特征模型性能
4.1 特征选择介绍
4.2 数据导入及探索
4.3 基于皮尔逊相关系数的特征...
4.4 特征选择前后模型性能比较
4.5 基于假设检验的特征选择
4.6 基于树的特征选择
4.7 特征选择后模型性能探索
4.8 基于线性模型的特征选择
4.9 小结
5.1 特征转换介绍
5.2 主成分分析（PCA）介绍
5.3 PCA工作流程实现
5.4 PCA方差分析
5.5 利用sklearn实现P...
5.6 深入解释PCA之相关性探...
5.7 深入解释PCA之线性变换
5.8 深入解释PCA之数据分布...
5.9 PCA小结
5.10 LDA工作流程及实现
5.11 sklearn实现LD...
5.12 LDA数据分布探索
5.13 应用特征转换
5.14 小结
6.1 特征学习介绍
6.2 受限玻尔兹曼机（RBM）...
6.3 MNIST数字识别任务介...
6.4 MNIST数据准备
6.5 PCA特征分析
6.6 RBM特征学习
6.7 构建基线模型
6.8 加入PCA进行模型优化
6.9 加入RBM进行模型优化
6.10 多层受限玻尔兹曼机
7.1 表情识别任务介绍
7.2 读取数据
7.3 提取特征脸
7.4 构建基线模型
7.5 加入PCA过程
7.6 加入LDA过程
课程配套数据、代码及PPT
排序：
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