Chuyển đến nội dung chính
Trang chủPython

Khóa học

Feature Engineering cho Machine Learning bằng Python

Trung cấpTrình độ kỹ năng
Đã cập nhật tháng 02, 2023
Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí
PythonMachine Learning
4 gio
16 video
53 Bài tập
4,350 XP
38,908
Giấy chứng nhận Thành tích

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọn

hoặc


Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Group

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Mỗi ngày bạn đều nghe về những bước tiến đáng kinh ngạc khi các ứng dụng Machine Learning mới nhất đang thay đổi thế giới. Tuy nhiên, các bài viết thường bỏ qua thực tế rằng cần rất nhiều công việc xử lý dữ liệu và xây dựng đặc trưng trước khi có thể dùng đến các mô hình “hào nhoáng” đó. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách thực hiện chính những việc đó. Bạn sẽ làm việc với khảo sát Nhà phát triển của Stack Overflow và các bài phát biểu nhậm chức tổng thống Mỹ trong lịch sử để hiểu cách tiền xử lý và xây dựng đặc trưng từ dữ liệu phân loại, liên tục và dữ liệu phi cấu trúc. Khóa học sẽ giúp bạn thực hành chuẩn bị mọi loại dữ liệu cho các mô hình Machine Learning của riêng mình.

Điều kiện tiên quyết

Supervised Learning with scikit-learn
1

Tạo đặc trưng

Trong chương này, bạn sẽ khám phá feature engineering là gì và cách bắt đầu áp dụng nó vào dữ liệu thực tế. Bạn sẽ tải, khám phá và trực quan hóa một bộ dữ liệu phản hồi khảo sát; qua đó, bạn sẽ tìm hiểu về các kiểu dữ liệu cơ bản và vì sao chúng ảnh hưởng đến cách bạn nên xây dựng đặc trưng. Sử dụng gói pandas, bạn sẽ tạo đặc trưng mới từ cả các cột phân loại và liên tục.
Bắt Đầu Chương
2

Xử lý dữ liệu lộn xộn

Chương này giới thiệu với bạn thực tế về dữ liệu lộn xộn và không đầy đủ. Bạn sẽ học cách tìm các giá trị thiếu trong dữ liệu và khám phá nhiều cách tiếp cận để xử lý chúng. Bạn cũng sẽ dùng các kỹ thuật thao tác chuỗi để loại bỏ các ký tự không mong muốn trong bộ dữ liệu.
Bắt Đầu Chương
4

Xử lý dữ liệu văn bản

Cuối cùng, trong chương này, bạn sẽ làm việc với dữ liệu văn bản phi cấu trúc, tìm hiểu cách trích xuất và xây dựng các đặc trưng dạng cột từ một corpus văn bản. Bạn sẽ so sánh cách các phương pháp khác nhau ảnh hưởng đến lượng ngữ cảnh được trích xuất từ văn bản, và cách cân bằng nhu cầu về ngữ cảnh mà không tạo ra quá nhiều đặc trưng.
Bắt Đầu Chương
Feature Engineering cho Machine Learning bằng Python
Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của ban
Đăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Feature Engineering cho Machine Learning bằng Python ngay hôm nay!

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọn

hoặc


Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.