用Python进行特征工程和降维
Feature Engineering and Dimensionality Reduction with Python
💻🔍 Python 大法好！通过 Feature Engineering 和 Dimensionality Reduction 技术，我们可以更好地处理数据，提高机器学习模型的效果。让我们来了解这个主题的详细内容。
课程内容
任务和代码笔记本。相信我们，本课程将为您提供一个真正的 AI/ML 学习体验！
数据科学社区非常注重算法的选择和模型训练，但最重要的元素不是算法，而是特征工程。特征工程是数据科学的圣杯，它利用领域知识从原始数据中提取分析表示，为机器学习做准备。理解特征工程和降维的概念对优化机器学习模型性能至关重要。如果数据拥有不相关特征，复杂和灵活的模型就是无用的。Python 中的 特征工程和降维、理论和实践课程是一个富有想象力和描述性、详尽无遗、实用的 实时 编码课程，旨在帮助您建立从特征工程到数据科学模型性能的联系。这门课程是为初学者创建的，也是所有基础知识的汇编，从而鼓励您继续前进并体验比您所学到的更多的东西。您将学习诸如特征提取、降维、特征选择和特征缩放等主题，并在高质量的视频内容、评估任务和代码笔记本中检验自己的学习成果。相比其他昂贵的课程，这门课程价格低廉易于负担，不容错过。快来开始学习，并拥抱最新的 AI 知识吧！
🚀 标签: 数据科学, 特征工程, 机器学习, Python, AI/ML