or
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Bu bölümde veri ön işlemenin tam olarak ne anlama geldiğini öğreneceksin. Veri türlerini keşfetmek ve eksik verilerle başa çıkmak dahil, her ön işleme yolculuğunun ilk adımlarını atacaksın.
Bu bölüm tamamen veriyi standartlaştırma hakkında. Genellikle bir model, özelliklerinin dağılımı veya ölçeği hakkında bazı varsayımlar yapar. Standartlaştırma, verini bu varsayımlara uydurmanın ve algoritmanın performansını artırmanın bir yoludur.
Bu bölümde özellik mühendisliğini öğreneceksin. Veri kümandeki mevcut özelliklerden yeni ve daha kullanışlı özellikler oluşturmanın farklı yollarını keşfedeceksin. Hem sayısal hem de metinsel özelliklerden nasıl bilgi kodlayacağın, birleştireceğin ve çıkaracağın üzerine örnekler göreceksin.
Bu bölüm, veri kümenden en önemli özellikleri seçmek için farklı teknikleri ele alır. Yinelenen özellikleri nasıl kaldıracağını, metin vektörleriyle nasıl çalışacağını ve temel bileşen analizi (PCA) kullanarak veri kümandeki özellik sayısını nasıl azaltacağını öğreneceksin.
Artık ön işlemenin tüm yönlerini öğrendiğine göre, bu teknikleri UFO gözlemleriyle ilgili bilgileri içeren bir veri kümesi üzerinde uygulayacaksın.
Geçerli egzersiz