# 特征工程技巧
机器学习特征工程技巧
特征工程作为机器学习的重要环节,很大程度决定了机器学习最终结果的效果,该资料从一般角度教授如何准备特征
特征工程之特征选择
如何对数据进行处理并提取适合特征，为模型的建立提供好的基础
sklearn特征工程
sklearn的各种特征工程函数,包括归一化、缺失值处理、特征选择等,参考博客http://www.cnblogs.com/ja
特征工程.rar
BAT算法工程师深入详细地讲解特征工程，带你轻松入门机器学习！
特征工程sklearn
本文来自于csdn,本文中使用sklearn中的IRIS(鸢尾花)数据集来对特征处理功能进行说明。有这么一句话在业界广泛流传:数
特征工程.ipynb
异常处理：
通过箱线图（或3-Sigma）分析删除异常值；
BOX-COX转换（处理有偏分布）；
长尾截断；
特征归一化/标
AI基础特征工程数字特征处理
特征处理最好的文档,简单易学,非常划算的下载,内置好多链接,供你学习机器算法,AI,智能化等等
特征工程_特征选择思维导图
特征工程-特征选择思维导图：主要从常见搜索算法以及经典三刀来展示。这个是自己归纳的，有什么不对的，欢迎指出来
特征工程的特征提取实例
因为整个项目包中包括一个python3.7的lib库,文件太大,所以需要自己将linear.py和放到PyCharm项目中,有问
特征工程机器学习
一共30页PPT,何为特征工程呢?顾名思义,就是对原始数据进行一系列工程处理,将其提炼为特征,作为输入供算法和模型使用。 本质上