Recapitulare

Ingineria caracteristicilor pentru Machine Learning în Python

Robert O'Callaghan

Director of Data Science, Ordergroove

Capitolul 1

  • Cum să înțelegeți tipurile de date
  • Codificarea eficientă a variabilelor categorice
  • Metode de lucru cu variabilele continue
Ingineria caracteristicilor pentru Machine Learning în Python

Capitolul 2

  • Cum să identificați lacunele din date
  • Bune practici pentru gestionarea rândurilor incomplete
  • Metode de detectare și eliminare a caracterelor nedorite
Ingineria caracteristicilor pentru Machine Learning în Python

Capitolul 3

  • Cum să observați distribuția datelor
  • De ce și cum să modificați această distribuție
  • Bune practici pentru identificarea și eliminarea valorilor extreme
Ingineria caracteristicilor pentru Machine Learning în Python

Capitolul 4

  • Bazele reprezentărilor vectoriale ale cuvintelor
  • Utilizarea Term Frequency Inverse Document Frequency (Tf-idf)
  • N-grame și avantajele față de bag of words
Ingineria caracteristicilor pentru Machine Learning în Python

Pași următori

  • Competiții Kaggle
  • Mai multe cursuri DataCamp
  • Propriul dumneavoastră proiect
Ingineria caracteristicilor pentru Machine Learning în Python

Mulțumim!

Ingineria caracteristicilor pentru Machine Learning în Python

Preparing Video For Download...