B.机器学习实战系列[一]:工业蒸汽量预测(最新版本上篇)含数据探索、特征工程、特征降维、决策树、随机森林,lightgbm等

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【机器学习入门与实践】入门必看系列,含数据挖掘项目实战:数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等,实战带你掌握机器学习数据挖掘

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专栏详细介绍:【机器学习入门与实践】合集入门必看系列,含数据挖掘项目实战:数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等,实战带你掌握机器学习数据挖掘。

本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明:部分项目为网络经典项目方便大家快速学习,后续会不断增添实战环节(比赛、论文、现实应用等)

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主要讲解了数据探索性分析:查看变量间相关性以及找出关键变量;数据特征工程对数据精进:异常值处理、归一化处理以及特征降维;在进行归回模型训练涉及主流ML模型:决策树、随机森林,lightgbm等。同时重丶讲解模型验证、特征优化、模型融合等。

机器学习实战系列[一]:工业蒸汽量预测

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