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特征工程的核心是通过X，创造新的X。
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特征工程的核心是通过X，创造新的X。
正确答案：正确
Tag：
特征
核心
工程
时间：2024-04-17 10:41:28
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特征的好坏将直接决定模型的性能!
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特征工程是利用数据领域的知识创建使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。
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假如我们有一个机器学习系统需要对人的性别进行分类，这属于经典的模式分类问题。
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获取到数据之后首先我们需要做数据清洗。
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在完成数据清洗之后，我们需要进行特征预处理。
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归一化的作用是把数据变成0~1之间的小数。
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标准化是将数据减去均值再除以标准差，处理后数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。
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如果对输出结果范围有要求，用归一化；如果数据较为稳定，不存在极端的最大最小值，用归一化；如果数据存在异常值和较多噪音，用标准化，可以间接通过中心化避免异常值和极端值的影响。
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有监督和无监督学习的区别就是训练样本有无标记。
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分类预测的是连续的样本类别，回归预测的是离散型数值。
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电路中参考点的电位通常设为（）V。
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已知：inta=3，b=8；，则表达式a%b的值为（）。
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