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课程大纲
介绍
- 在模式识别、分类和回归方面构建有效的算法。
设置开发环境
- Python 库
- 在线编辑器与离线编辑器
特征工程概述
- 输入和输出变量(特征)
- 特征工程的优缺点
原始数据中遇到的问题类型
- 不干净的数据、缺失的数据等。
预处理变量
- 处理缺失数据
处理数据中的缺失值
使用类别变量
将标签转换为数字
处理分类变量中的标签
转换变量以提高预测能力
- 数字、分类、日期等。
清理数据集
Machine Learning 建模
处理数据中的异常值
- 数值变量、分类变量等
总结和结论
要求
- Python 编程经验。
- 具有 Numpy、Pandas 和 scikit-learn 的经验。
- 熟悉机器学习算法。
观众
- 开发 人员
- 数据科学家
- 数据分析师
14 小时
客户评论 (2)
Szkolenie rewelacyjne, jedno z najlepszych, na jakich bylem! Prowadzacy Rafal doskonale odpowiadal w zakresie poruuszanych zagadnien, bardzo dokladnie tlumaczyl wszystkie metody. Jestem bardzo zadowolony i chetnie ponownie skorzystam ze szkolenia prowadzonego przez tego szkoleniowca.
Darek Paszkowski - Orange Szkolenia Sp. z o.o.
课程 - Feature Engineering for Machine Learning
Rysunki na flipcharcie, całe szkolenie.