（原創）(二)機器學習筆記之數據預處理
數據預處理 數據預處理一般包括： （1） 數據標准化 這是最常用的數據預處理，把某個特征的所有樣本轉換成均值為0，方差為1。 將數據轉換成標准正態分布的方法： 對每維特征單獨處理： 其中， 可以調用sklearn.preprocessing中的StandardScaler ...
原文：（原創）(一)機器學習筆記之數據探索
機器學習的一般步驟 .確定特征 數據探索 數據預處理 .確定模型 確定目標函數 .模型訓練 確定優化算法，估計模型參數 .模型選擇選擇不同參數下的模型。 .模型評估對所選擇的模型進行評估：估計模型在未知數據上的性能 泛化能力 . 以上 個過程不斷迭代，直到尋找到一個最優的模型和其參數。 以下，以波士頓房價預測為例，先簡單講講數據探索。一般我們拿到一堆數據之后，並不知道數據有何規律，為了了解數據特 ...
2017-10-25 00:37 0 1781 推薦指數：
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