Data Preparation for Machine Learning
Data Cleaning, Feature Selection, and Data Transforms in Python
by Jason Brownlee
30 step-by-step lessons, 398 pages. intuitions, feature selection, scaling, more.
数据准备涉及将原始数据转换为可以使用机器学习算法进行建模的形式。
切开方程、希腊字母和混淆,并发现您需要了解的专门数据准备技术,以便充分利用下一个项目的数据。
使用清晰的解释、标准的 Python 库和分步教程课程,您将发现如何自信而有效地为计算机学习预测建模准备数据。
·1.资源内容简介:
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这是一个压缩文件,里面有2篇ICM-2009年特等奖论文和评委评论
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·2.资源使用方法
Adobe pdf浏览
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·3.文件组成形式
格式:pdf文件
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文件名如下:
1.2009 C O Rebalancing Human-Influenced Ecosystems.pdf
2.2009 C O Why Reintroducing More Species to Fish Farm.pdf
3.2009 C O Why Reintroducing More Species to Fish Farm.pdf
4.2009 C P Judges’ Commentary The Outstanding Coral Reef Papers.pdf
/***************/
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·4. wogeguaiguai的附言:
1.我的其他数学建模资源也欢迎您下载,都是非常好的准备比赛要用的资料。
2.本资料绝对是准备数模美国赛的超级经典资料。
希望对准备该赛的同学们有所帮助。
3.下载本文件后,您可以获得所有信息,不必再零散下载,给您带来很大的方便。
4.5个资源分,绝对物超所值。评论后,您就可以获得6个资源分,欢迎您评论!
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·5.如有问题,请在此留言,谢谢。