数据预处理

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