Các công cụ xử lý feature

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 5 - Introduction Feature Engineering & Selection" bao gồm các kỹ thuật biến đổi dữ liệu, mã hóa biến phân loại, chuẩn hóa và rút trích đặc trưng, cũng như các phương pháp chọn đặc trưng dựa trên thống kê, mô hình hoặc thuật toán học máy. Người học sẽ sử dụng các công cụ Python như Scikit-learn để thực hành cải thiện hiệu quả và độ chính xác của mô hình bằng cách tối ưu tập đặc trưng đầu vào.

71p bachlapkim01 09-05-2025 1 1   Download

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 6 - Advanced Feature Engineering" bao gồm tạo đặc trưng tương tác, biến đổi phi tuyến, rút trích đặc trưng từ dữ liệu thời gian, văn bản và danh mục; cùng các chiến lược xử lý đặc trưng có phân bố không chuẩn hoặc chênh lệch tỷ lệ. Sinh viên sẽ được thực hành với Python và các thư viện hỗ trợ như Scikit-learn, Feature-engine hoặc custom transformer trong pipeline để xây dựng hệ thống xử lý dữ liệu linh hoạt và hiệu quả.

39p bachlapkim01 09-05-2025 2 1   Download

Nhóm các feature Hầu hết các tuỳ chọn hiệu chỉnh của Pro/Engineer đều thực hiện trên các feature riêng lẻ. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, một nhóm feature lại được xử lý cùng với nhau như trong trường hợp tạo một mảng của một nhóm feature (hình 9ư1). Pro/Engineer cung cấp các công cụ để tạo nhóm các feature và xử lý với nhóm các feature.

11p nvavan 17-02-2011 77 155   Download