监督学习-特征工程-3.特征提取下载

weixin_39821051 2023-01-25 09:00:28
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监督学习-特征工程-3.特征提取
资源整理了特征提取（降维）的几种常见方法
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获取数据 数据预处理 缺失值处理 异常值 处理 特征工程 特征提取 特征预处理 归一化 特征降维 机器学习 监督学习 非监督学习 半监督学习 强化学习 模型评估
机器学习01
这里写目录标题机器学习特征工程特征提取特征预处理特征降维机器学习算法分类监督学习定义：非监督学习定义：有监督，无监督算法对比：半监督学习定义：强化学习模型评估分类模型评估回归模型评估欠拟合过拟合Matplotlib、Numpy、PandasMatplotlibNumpyPandas 机器学习 机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。 特征工程 特征提取 将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征 特征预处理 通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数
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