Tổng kết

Feature Engineering cho Machine Learning bằng Python

Robert O'Callaghan

Director of Data Science, Ordergroove

Chương 1

• Cách hiểu kiểu dữ liệu
• Mã hóa hiệu quả cho biến phân loại
• Các cách xử lý biến liên tục

Chương 2

• Cách xác định lỗ hổng dữ liệu
• Thực hành tốt khi xử lý hàng thiếu
• Phương pháp tìm và xử lý ký tự không mong muốn

Chương 3

• Cách quan sát phân phối dữ liệu
• Lý do và cách biến đổi phân phối
• Thực hành tốt để phát hiện và loại bỏ ngoại lệ

Chương 4

• Nền tảng của word embeddings
• Sử dụng Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF–IDF)
• N-gram và lợi thế so với bag-of-words

Bước tiếp theo

• Cuộc thi Kaggle
• Khóa học DataCamp khác
• Dự án của bạn

Xin cảm ơn!

Feature Engineering cho Machine Learning bằng Python