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.

Bài giảng "Tin học ứng dụng - Bài 4: Các phép biến đổi dữ liệu" cung cấp cho người học các kiến thức: Xử lý dữ liệu trên biến, làm sạch dữ liệu, chuyển định dạng của biến, tính toán giá trị của biến với công cụ Compute,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Mục tiêu của bài 4 nhằm giúp người học hiểu được: Hiểu và áp dụng được các phương pháp biến đổi dữ liệu phù hợp với yêu cầu nghiên cứu; hiểu và áp dụng được các phương pháp xử lý lỗi phát sinh trong quá trình nhập liệu; tổ chức và làm việc nhóm xây dựng bảng câu hỏi khảo sát, tiến hành khảo sát, nhập và xử lý dữ liệu.

Nhằm giúp các bạn mã hóa lại biến, tính toán các giá trị, thay đổi các giá trị của biến mời các bạn cùng tham khảo nội dung bài giảng "Một số phép biến đổi dữ liệu". Hy vọng đây là tài liệu tham khảo hữu ích cho các bạn.