- 600人專業(yè)服務團隊
- 智能化學習管理平臺
- 高端財經(jīng)培訓、企業(yè)內(nèi)訓、移動互聯(lián)網(wǎng)高端設計、高科技培訓等
400-688-0112
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在工業(yè)級機器學習項目實施過程中，數(shù)據(jù)預處理環(huán)節(jié)往往占據(jù)70%以上的工作量。本課程著重培養(yǎng)以下核心能力：
| 技能模塊 | 技術要點 | 應用場景 |
|---|---|---|
| 數(shù)據(jù)清洗 | 缺失值處理/異常值檢測 | 金融風控數(shù)據(jù)預處理 |
| 特征構造 | 時間序列特征/交叉特征 | 電商用戶行為分析 |
| 特征轉(zhuǎn)換 | 標準化/分箱/獨熱編碼 | 醫(yī)療數(shù)據(jù)特征工程 |
針對非結構化數(shù)據(jù)特征提取，課程詳細講解文本向量化處理方法。通過TF-IDF權重計算結合詞嵌入技術，實現(xiàn)文檔級特征表示。
重點解析主成分分析(PCA)在圖像識別中的應用，對比線性判別分析(LDA)在分類任務中的特征壓縮效果。通過Kaggle實戰(zhàn)數(shù)據(jù)集演示方差閾值法的實際應用。
在特征選擇模塊，課程采用實際金融數(shù)據(jù)集演示W(wǎng)rapper方法的實施流程。通過遞歸特征消除(RFE)技術，構建高精度信用評分模型。
課程采用梯度式教學設計，從基礎的缺失值處理技巧，到高級的特征交叉方法，逐步構建完整的數(shù)據(jù)處理知識體系。通過銀行客戶流失預測項目，實踐完整的特征工程工作流。
