如今，人工智能 (AI) 必不可少。从防止白领欺诈、实时异常检测到预测客户流失，企业正在寻找应用机器学习 (ML) 的新方法。但是这项技术如何做出准确的预测呢？防故障 AI 魔法背后的秘密是什么？让我们从头开始。

课程英文名：Feature Engineering and Dimensionality Reduction with Python

此视频教程共36.0小时，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码附件全

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课程编号：146
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课程内容

数据科学社区的重点通常是算法选择和模型训练。虽然这些元素很重要，但 AI/ML 工作流程中最重要的元素不是您如何选择或调整算法，而是您输入 AI/ML 的内容。这就是特征工程发挥关键作用的地方。特征工程本质上是应用领域知识并从原始数据中提取分析表示，为机器学习做准备的过程。显然，数据科学的圣杯是特征工程。

因此，了解特征工程和降维的概念是优化大多数机器学习模型性能的基本要求。如果应用于具有不相关特征的数据，复杂和灵活的模型有时是无用的。

Python 中的 特征工程和降维、理论和实践课程 旨在反映当今需求的技能，帮助您理解与 Python 相关的概念和方法。课程是：

• 容易理解。

• 富有想象力和描述性。

• 详尽无遗。

• 实用的 实时 编码。

• 在特征工程和数据科学模型的性能之间建立联系。

这门课程有何不同？

本课程是为初学者创建的，但我们将逐步详细介绍。

本课程本质上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。您在每个模块中都被分配了活动/任务。目的是评估/（进一步建立）您的学习并根据您之前学习的概念和方法更新您的知识。因此，您的学习是循序渐进且完全相关的。

毫无疑问，数据科学是一个有回报的职业。您解决了一些最有趣的问题，并且在讨价还价中，您将获得丰厚的薪水。对特征工程和降维有清晰的了解将帮助您找到新的业务解决方案并确保向上的职业发展。

与其他昂贵的课程不同，这门深度课程价格低廉且易于负担。您可以以同类课程的一小部分成本掌握特征工程和降维的概念和方法。我们的教程分为一系列简短的高清视频以及代码笔记本。

因此，事不宜迟，开始本课程。拥抱最新的 AI 知识。

教学是我们的热情：

我们努力与主题专家一起创建在线教程，他们可以帮助您非常清楚地理解这些概念。我们的目标是确保您在升级到高级版本之前有很强的基础知识。我们的学习资源包括高质量的视频内容、评估您所学内容的问题、相关课程材料、课程笔记和讲义。如果您有任何疑问，您可以联系我们友好的团队。

请记住，该课程提供 30 天退款保证，因此您今天就可以毫无风险地注册。 那你还在等什么？立即注册，拥抱特征工程的力量并构建更好的机器学习模型。

本课程适用于：

• 想要获取数据的人会说话。
• 想通过数据科学中的真实数据集学习特征工程和降维的人。
• 对数字和编程充满热情的人。
• 想要学习特征工程和降维以及在实际项目中实施的人。
• 数据科学家。
• 业务分析师。