浅谈机器学习（一）
一、特征 1.为什么要对数值类型特征进行归一化？ 2.如何处理类别特征 1.序号编码 2.独热码 3.二进制编码 3.组合特征，高维组合特征的处理 4.文本表示模型 5.word2vec 6.与LDA的区别 7.数据不足的处理
相关文章
- 1. 机器学习浅谈
- 2. 浅谈KMlib(机器学习)
- 3. 【机器学习】SVM浅谈
- 4. 浅谈机器学习入门实践
- 5. 【机器学习】浅谈聚类算法
- 6. 浅谈机器学习分类算法
- 7. 浅谈对机器学习的理解
- 8. 浅谈人工智能之机器学习，机器学习之监督学习
- 9. 浅谈强化学习一
- 10. 浅谈机器学习与深度学习
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Kotlin学习（一）基本语法
- • 漫谈MySQL的锁机制
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. Appium入门
- 2. Spring WebFlux 源码分析(2)-Netty 服务器启动服务流程 --TBD
- 3. wxpython入门第六步（高级组件）
- 4. CentOS7.5安装SVN和可视化管理工具iF.SVNAdmin
- 5. jedis 3.0.1中JedisPoolConfig对象缺少setMaxIdle、setMaxWaitMillis等方法，问题记录
- 6. 一步一图一代码，一定要让你真正彻底明白红黑树
- 7. 2018-04-12—（重点）源码角度分析Handler运行原理
- 8. Spring AOP源码详细解析
- 9. Spring Cloud（1）
- 10. python简单爬去油价信息发送到公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 机器学习浅谈
- 2. 浅谈KMlib(机器学习)
- 3. 【机器学习】SVM浅谈
- 4. 浅谈机器学习入门实践
- 5. 【机器学习】浅谈聚类算法
- 6. 浅谈机器学习分类算法
- 7. 浅谈对机器学习的理解
- 8. 浅谈人工智能之机器学习，机器学习之监督学习
- 9. 浅谈强化学习一
- 10. 浅谈机器学习与深度学习