机器学习入门：特征工程与数据降维

机器学习入门：特征工程与数据降维 1 为什么要进行数据预处理 1.1 数据清洗 1.1.1 数据清洗常见问题 a. 缺失值处理 b. 噪声数据处理 c. 异常值处理 d. 脏数据处理 e. 去重处理 f. ETL - extract、transform、load g. 离群点与噪声                          噪声： 被测量的变量的随机误差或者方差（一般指错误的数据）    

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