or
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Pada bab ini Anda akan mempelajari apa sebenarnya yang dimaksud dengan prapemrosesan data. Anda akan mengambil langkah awal dalam setiap proses prapemrosesan, termasuk menelusuri tipe data dan menangani data yang hilang.
Bab ini berfokus pada penstandaran data. Sering kali sebuah model membuat asumsi tentang distribusi atau skala fitur Anda. Penstandaran adalah cara untuk menyesuaikan data agar memenuhi asumsi ini dan meningkatkan kinerja algoritma.
Di bagian ini Anda akan mempelajari rekayasa fitur. Anda akan mengeksplorasi berbagai cara untuk membuat fitur baru yang lebih berguna dari fitur yang sudah ada di himpunan data Anda. Anda akan melihat cara melakukan pengodean, penggabungan, dan ekstraksi informasi dari fitur numerik maupun tekstual.
Bab ini membahas beberapa teknik untuk memilih fitur terpenting dari himpunan data Anda. Anda akan mempelajari cara menghapus fitur yang redundan, bekerja dengan vektor teks, dan mengurangi jumlah fitur dalam himpunan data menggunakan principal component analysis (PCA).
Setelah mempelajari prapemrosesan, kini Anda akan mencoba teknik-teknik tersebut pada himpunan data yang memuat informasi tentang penampakan UFO.
Latihan Saat Ini