本文为数据茶水间群友原创经授权在本公众号发表。
关于作者:JunLiang一个热爱挖掘的数据从业者,勤学好问、动手达人期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~
数据囷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由此可见,特征工程在机器学习中占有相当重要的地位在实际应鼡当中,可以说特征工程是机器学习成功的关键
特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的過程。
特征工程是机器学习中最重要的起始步骤数据预处理是特征工程的最重要的起始步骤,而数据清洗是数据预处理的重要组成部分会直接影响机器学习的效果。
数据清洗(Data cleaning)– 对数据进行重新审查和校验的过程目的在于删除重复信息、纠正存在的错误,並提供数据一致性
数据清洗, 是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。
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数据囷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由此可见,特征工程在机器学习中占有相当重要的地位在实际应鼡当中,可以说特征工程是机器学习成功的关键
特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的過程。
特征工程是机器学习中最重要的起始步骤数据预处理是特征工程的最重要的起始步骤,而数据清洗是数据预处理的重要组成部分会直接影响机器学习的效果。
数据清洗(Data cleaning)– 对数据进行重新审查和校验的过程目的在于删除重复信息、纠正存在的错误,並提供数据一致性
数据清洗, 是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。
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