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机器学习小组第二期第三周：简单的数据预处理和特征工程
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上传时间: 2020-12-22
详细说明：目录1.归一化1.1.最值归一化(normalization)1.2.均值方差归一化(standardization)1.3.Sklearn中的归一化2.缺失值处理2.1.确定缺失值范围2.2.填充缺失内容2.2.1.平均值填充法2.2.2.中位数填充法2.2.3.条件平均值填充法2.2.4.模型预测填充法2.2.4.1.kNN2.2.4.2.Regression2.2.5.利用sklearn填补缺失值3.处理分类型特征：编码与哑变量4.处理连续型特征：二值化与分段
1.归一化
问题：在量纲不同的情况下，不能反映样本中每一个特征的重要程度。
方案：数据归一化，即标准化。把所有的数据都映射到同一
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