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上传时间: 2020-02-04
详细说明：讲解机器学习的特征工程步骤
样本选取与拆分
1
数据归集
：实现相关的2
数据可视化：直观呈现分布、快速了解质量 数据可视化：直观呈现分布、快速了解质量 数据可视化：直观呈现分布、快速了解质量 数据可视化：直观呈现分布、快速了解质量
3
数据清洗：处理缺失确保可用性 数据清洗：处理缺失确保可用性
4
特征设计：数据转换与归一化 正态、标准特征设计：数据转换与归一化 正态、标准特征设计：数据转换与归一化
正态、标准5
特征加工，重构数据：建刻画场景 特征加工，重构数据：建刻画场景
6
特征选择：筛，提升效率避免共线性 特征选择：筛，提升效率避免共线性 特
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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