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构建数据集常用的步骤如下所示：
这些步骤在很大程度上取决于你如何构建 ML 问题。本文主要介绍——数据收集-Collecting Data。
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1. 数据集的大小和质量文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-526302.html
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一、数据集 1、目标 知道数据集分为训练集和测试集 会使用sklearn的数据集 2、可用数据集 公司内部，比如百度、微博 数据接口，花钱 政府拥有的数据集 3、在学习阶段用到的数据集 scikit-learn特点： （1）数据量较小 （2）方便学习 UCI特点： （1）收录了360个数据集 （2）覆盖
无量纲化 1.标准化 2.归一化 信息数据化 1.特征二值化 2. Ont-hot编码 3.缺失数据补全 1.方差选择法 2.相关系数法
以下内容为讲课时使用到的泰坦尼克数据集分析、建模过程，整体比较完整，分享出来，希望能帮助大家。部分内容由于版本问题，可能无法顺利运行。 1 经典又有趣的 Titanic问题 1.1 目标 1.2 解决方法 1.3 项目目的 2 导入模块 3 加载数据 4 探索性数据分析
【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测（含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等） note：项目链接以及码源见文末 了解赛题 赛题概况 数据概况 预测指标 分析赛题 数据读取pandas 分类指标评价计算示例 回归指标评价计算示例 EDA探索 载入各种数据科学以
一、什么是特征工程 机器学习领域的大神Andrew Ng(吴恩达)老师说“Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. “Applied machine learning” is basically feature engineering. ” 注：业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已
「作者主页」： 士别三日wyx 「作者简介」： CSDN top100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者 「推荐专栏」： 对网络安全感兴趣的小伙伴可以关注专栏《网络安全入门到精通》 特征工程就是从 「原始数据」 中提取 「特征」 ，以供 「算法」 和 「模型
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目录 特征预处理 1、简述 2、内容 3、归一化 3.1、鲁棒性 3.2、存在的问题 4、标准化 ⭐所属专栏：人工智能 文中提到的代码如有需要可以私信我发给你😊 什么是特征预处理：scikit-learn的解释： provides several common utility functions and transformer classes to change raw feature vectors into a r
目录 1、简介 2、⭐为什么需要特征工程 3、特征抽取 3.1、简介 3.2、特征提取主要内容 3.3、字典特征提取 3.4、\\\"one-hot\\\"编码 3.5、文本特征提取 3.5.1、英文文本 3.5.2、结巴分词 3.5.3、中文文本 3.5.4、Tf-idf ⭐所属专栏：人工智能 文中提到的代码如有需要可以私信我发给你噢😊 特
监督学习：输入数据有特征有标签，即有标准答案 分类：k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络 回归：线性回归、岭回归 标注：隐马尔可夫模型 (不做要求) 无监督学习：输入数据有特征无标签，即无标准答案 聚类：k-means 特征工程是将原始数据
