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机器学习小组第二期第三周：基础的数据预处理与特征工程

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简介：
本课程为机器学习小组第二期第三次活动，主要内容涵盖数据清洗、归一化及编码等基础数据预处理技巧，以及如何进行有效的特征选择和构造，以提升模型性能。 1. 归一化 在处理数据时会遇到量纲不同的问题，这使得无法准确反映每个特征的重要性。为解决这一问题，需要进行数据归一化（也称为标准化），即将所有数据映射到同一尺度上。 具体来说，可以采用以下几种方法： - 最值归一化 - 均值方差归一化 另外，还可以使用Sklearn库中的相关功能来实现归一化的操作。

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  • 机器学习小组第二期第三周：基础的数据预处理与特征工程
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    本课程为机器学习小组第二期第三次活动，主要内容涵盖数据清洗、归一化及编码等基础数据预处理技巧，以及如何进行有效的特征选择和构造，以提升模型性能。 1. 归一化 在处理数据时会遇到量纲不同的问题，这使得无法准确反映每个特征的重要性。为解决这一问题，需要进行数据归一化（也称为标准化），即将所有数据映射到同一尺度上。 具体来说，可以采用以下几种方法： - 最值归一化 - 均值方差归一化 另外，还可以使用Sklearn库中的相关功能来实现归一化的操作。
     
  • 特征工程与数据预处理
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    《特征工程与数据预处理》是一本专注于数据分析和机器学习中关键步骤的专业书籍。它详细介绍了如何通过有效的方法改进原始数据，使之更适合于建立预测模型，并深入探讨了在实践中实施这些技术的最佳策略。本书对于任何希望提升自己数据科学技能的人来说都是宝贵的资源。 数据预处理和特征工程在数据分析与机器学习领域至关重要，是构建高效模型的基础步骤。数据预处理包括清洗、转换及规范化原始数据，为后续分析建模做好准备；而特征工程则是从原始数据中提取有用信息以提升模型性能。 异常值处理属于重要的预处理任务之一。异常值指显著偏离其他观测点的数据，可能由测量或录入错误造成。常见方法有箱线图法和3-Sigma法则：前者通过计算四分位数及四分位距确定上下限；后者基于正态分布假设超过均值三个标准差的数值为异常。 提供的代码中定义了一个名为`outliers_proc`的函数，利用箱线图检测并处理异常值。该函数首先由另一个内部函数`box_plot_outliers`计算边界条件，然后通过这些界限识别超出范围的数据点，并选择性地移除或标记它们为缺失值；同时，它还支持可视化展示以帮助理解分布情况。 在数据预处理中，同样重要的是应对缺失值。许多算法无法直接使用含有空缺项的输入。常见的方法包括忽略、删除记录、插补和预测填补等策略。例如，在树形模型如XGBoost内部可以自动管理缺失值；而对于数值型变量，则可采用均值或中位数进行填充，分类数据则选择最常见的类别来替代。 特征工程涉及将原始数据转换为更有意义的形式，可能包括新属性的创建、编码类别的变量、标准化及归一化连续数值和降维等操作。例如，独热编码可用于转变分类变量；对于连续值，则可以实施标准化（零均值单位方差）或缩放至[0, 1]区间范围。 总之，数据预处理与特征工程是数据分析过程的核心环节，能够显著提升模型的预测精度和解释能力。通过有效的异常值及缺失值管理确保了数据质量；而深入挖掘潜在信息则有助于提高整体性能。
     
  • 2022年吴恩达机器学习专项课程第二章第三周作业
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    本作业为2022年度吴恩达机器学习专项课程中第二章节第三周的学习任务，涵盖正则化技术、神经网络基础等核心概念的实际应用练习。 本资源包含2022年吴恩达机器学习专项课程C2W3的测验作业以及改进后的Python编程Jupyter notebook版本作业。
     
  • 吴恩达机器学习第三周小测验（Quiz）.pdf
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    这份PDF文档包含了吴恩达在Coursera平台上的机器学习课程第三周的小测验题目和解答，旨在帮助学生巩固关于逻辑回归的相关知识。 根据给定的文件信息，可以提取以下知识点： 1. 神经网络的基础概念：文档提到“激活向量”、“训练示例”、“隐藏单元”，涉及神经网络基本结构。该结构由输入层、若干隐藏层及输出层组成；每一层包含多个神经元，这些神经元的输出构成一个激活向量；每个数据集中的样本被称为一个训练示例。 2. 神经网络中的矩阵操作：文档中提到了“权重矩阵”、“偏置项”的计算和使用方式。这反映了在深度学习模型前向传播过程中使用的高效矩阵运算方法。 3. 前向传播的向量化实现：文中列举了一些用于加速神经网络训练过程的方法，包括利用矩阵乘法来快速完成每一层输入与激活函数应用之间的转换操作。 4. 激活函数的选择：文档中讨论了几种常见的非线性变换方式（如tanh、Sigmoid、ReLU及Leaky ReLU），并强调了正确选择对模型性能的重要性。例如，tanh通常更适合于中间隐藏层的处理任务，而sigmoid则常用于二分类问题中的输出预测。 5. 隐藏层权重初始化：文档指出将所有初始权重设置为零会导致各神经元学习相同的特征模式，从而引发训练过程中的“对称性破坏”现象。因此推荐采用其他方法来打破这种同质化倾向，并促进不同的单元体独立地捕捉到数据集中的多样特性。 6. 输出层的激活函数选择：对于二分类问题（比如区分黄瓜和西瓜），文档建议使用sigmoid作为输出神经元的非线性变换器，因为它可以给出一个介于0-1之间的概率估计值，便于后续决策过程的应用。 7. Python中NumPy库应用：文中提及了利用Python编程语言中的科学计算工具包——numpy来进行矩阵运算的例子。这有助于读者理解和实现向量化操作在神经网络训练中的重要性。 8. 神经网络的学习机制：文档解释了通过反向传播算法进行梯度下降迭代的过程，说明如何让不同层的单元体逐步学会识别不同的特征模式并最终达到优化目标函数的目的。 9. 权重和偏置更新规则：在多次训练循环中不断调整模型参数（权重与偏差）以适应新的输入数据集。这使得网络能够更好地拟合实际问题，并提高其泛化能力。 10. 神经网络的层次结构设计原则：文档还强调了构建多层架构的重要性，指出增加深度有助于解决更加复杂的问题类型，而不仅仅是简单的线性分类任务。 通过这些知识点的学习和理解，我们可以更全面地掌握吴恩达机器学习课程中关于浅层神经网络的核心概念，并为进一步深入研究提供坚实的基础。
     
  • 吴恩达深度学习第二节课第三周编程练习
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    本简介对应吴恩 ant 博士深度学习专项课程第二门课《改进你的神经网络和实践》中的第三周编程练习。通过这一部分的学习与实践，学员将掌握随机初始化、使用numpy库进行矩阵操作、搭建多层隐藏单元的深层神经网络等技能，并进一步理解如何优化深层网络模型以提高其性能。 吴恩达的深度学习第二课第三周编程作业可以直接运行，有助于你更好地掌握深度学习的原理，并为你的深度学习之旅打下坚实的基础。后续会持续更新更多内容。
     
  • 机器学习中的特征工程
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    简介：特征工程是机器学习中至关重要的环节，涉及选择、提取和转换数据以提高模型性能的过程。恰当的特征工程能够显著提升算法的学习效率与预测精度。 特征工程是指对原始数据进行一系列处理，将其提炼为有用的特征供算法和模型使用的过程。本质上，特征工程旨在通过表示和展现数据来优化输入效果。在实际工作中，它的主要目标是去除原始数据中的杂质与冗余信息，并设计出更高效的特征以更好地描述求解问题与预测模型之间的关系。
     
  • 吴恩达深度学习第二节课第三周练习题
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    这段简介可以描述为：吴恩达深度学习课程第二部分第三周的练习题涵盖了神经网络的基础知识和应用实践，帮助学员巩固所学理论并进行实际操作。 文件包含作业内容、完整数据集及图片文件。上传的是已经完成过一次的版本，可以直接作为参考答案；如果需要自己重新做一遍，则可以将start code到end code之间的代码删除即可。那部分就是要求编写的代码。
     
  • 吴恩达课程第二周第三部分练习tf_utils.py
    优质
    本简介探讨了吴恩达深度学习课程第二周第三部分的实践内容，重点在于编写和使用tf_utils.py文件，该文件提供了TensorFlow实用工具函数，帮助学员更好地理解和实现神经网络。 吴恩达第二课第三周练习tf_utils.py代码亲测有效，大家可以试一下。注意，应该是吴恩达第二周的内容。
     
  • 数据挖掘：实用机器学习工具与技术（第三版）
    优质
    《数据挖掘：实用机器学习工具与技术》（第三版）全面介绍了数据挖掘和机器学习领域的核心概念、技术和应用，提供了丰富的实践案例和技术指导。 最新版的《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》是Weka工具集的配套教材。这本书提供了实用的数据挖掘技术和机器学习工具的实际应用指导。
     
  • 天津理工大学2019-2020学年第二学期计算机组成与结构复习指南
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    本复习指南为天津理工大学学生量身打造，涵盖2019-2020学年第二学期《计算机组成与结构》课程的重点内容、习题解析及考试要点，助力学子高效备考。 天津理工大学2019-2020学年第二学期《计算机组成与结构》课程复习提纲。