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介绍
5.2 主成分分析(PCA)介绍
全部任务
1.1 Python数据可视化概...
1.2 Matplotlib绘图...
1.3 Matplotlib散点...
1.4 Matplotlib绘制...
1.5 Matplotlib绘制...
1.6 Matplotlib绘制...
2.1 Matplotlib例子...
2.2 Matplotlib例子...
2.3 Matplotlib例子...
2.4 Matplotlib例子...
2.5 Matplotlib例子...
4.3 Pyecharts绘制地...
4.2 Pyecharts绘制地...
4.1 Pyecharts地理图...
3.6 Pyecharts图形组...
3.5 Pyecharts绘制柱...
3.4 Pyecharts绘制饼...
3.3 Pyecharts绘制线...
3.2 Pyecharts绘制散...
3.1 Pyecharts简介与...
1.2 特征工程效果评估
1.1 特征工程是什么
1.3 定性还是定量
1.5 数据的4个等级演示
1.4 数据的4个等级介绍
3.1 特征构建引言
3.2 分类数据的填充
3.4 自定义定量数据填充器
3.3 自定义分类数据填充器
3.6 编码定序变量
3.5 编码定类数据
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
5.8 深入解释PCA之数据分布...
5.9 PCA小结
5.7 深入解释PCA之线性变换
5.6 深入解释PCA之相关性探...
5.5 利用sklearn实现P...
5.4 PCA方差分析
5.3 PCA工作流程实现
5.2 主成分分析(PCA)介绍
5.12 LDA数据分布探索
5.11 sklearn实现LD...
5.10 LDA工作流程及实现
5.13 应用特征转换
5.14 小结
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授课教师
张敏
数据挖掘与人工智能金牌讲师
课程特色
视频(58)
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