数据预处理

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课程介绍
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适合人群
有Python代码基础,且对机器学习感兴趣/有需求的用户
你将会学到
阐明整个数据科学的流程,以及各个步骤的注意事项;并能够通过案例完整体验整个流程
  • 阐明整个数据科学的流程,以及各个步骤的注意事项
  • 并能够通过案例完整体验整个流程
课程简介

课程特色:


本课程需要有Python的基础,在此基础上,了解数据科学机器学习的整体流程。如果你没有数据科学机器学习的基础,这门课程可以让你对数据科学机器学习的入门有一个概览。如果你有相关经验,这门课程可以解答你一直以来的疑惑,并能完整总结整个流程。不同于传统机器学习课程,本课程对于模型的理解非常少,更关注的是整个流程需要做什么,为什么要进行某一步骤。但是如果希望真实运用机器学习模型,还是应该系统学习理论知识,才能知道各个模型调包的参数该如何填写。由于课时原因,本课程仅包含从数据获取到数据预处理(无量纲化,连续数据分布改变,离散数据标签化,特征工程等),建模(不涉及模型理论),再到交叉验证法防止过拟合,模型评估与优化最小化目标函数(成本函数+正则化)。


课程对象:


 有Python代码基础,且对机器学习感兴趣/有需求的用户


课程收获:


 阐明整个数据科学的流程,以及各个步骤的注意事项

 并能够通过案例完整体验整个流程


点宽特色教学服务:


 随到随学:随时随地开始学习,不受时间限制,把控灵活

 全套源码:课程案例代码完全开放给你!你可以根据所学知识,自行修改、优化

 习题测试:配套习题让你可以测试自己学到了多少,掌握程度如何



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