Chuẩn bị dữ liệu cho học máy bằng Python

Dữ liệu thô hầu như chưa bao giờ sẵn sàng cho các thuật toán học máy. Để xây dựng các mô hình cung cấp những dự đoán chính xác, đáng tin cậy, bạn phải học cách làm sạch dữ liệu và kỹ thuật đặc điểm. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ các tập dữ kiện thô, lộn xộn tới các đầu vào sạch, tối ưu hóa sẵng sàng cho đường ống học máy Bạn sẽ có được những kỹ năng thực tế cần thiết để xử lý các thách thức dữ liệu thế giới thực một cách tự tin bằng cách sử dụng Python và thư viện dữ kiện tiêu chuẩn của nó. 3. Chuyển đổi các biến phân loại và tính toán các tính năng số để tối ưu hóa hiệu suất mô hình. 4. Thiết kế các tính chất mới để phơi bày các mẫu ẩn và cải thiện khả năng dự đoán. 5. 6. Luyện viết mã Python sạch, dễ đọc với gợi ý kiểu hiện đại cho các đường dẫn dữ liệu. Bạn sẽ bắt đầu với thuật ngữ cốt lõi và các khái niệm cơ bản về chất lượng dữ liệu trước khi tiến hành từng bước qua các kỹ thuật thực tế về dữ kiện, chuyển đổi và kỹ nghệ đặc điểm. Qua các giải thích bằng văn bản và các đoạn mã thực tế, bạn sẽ xây dựng một quá trình làm việc vững chắc để chuẩn bị dữ lượng chất lượng cao. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu với khoa học dữ liệu và học máy, người đã quen thuộc với Python. Không cần phải có kinh nghiệm xử lý dữ kiện trước. Hãy bắt đầu làm chủ bước đầu tiên quan trọng của quá trình học máy ngay hôm nay.