首页 > 其他分享> > 数据预处理基本方法 数据预处理基本方法 2020-10-14 20:00:52 作者：互联网 数据平衡 为什么要对数据进行采样 是否一定需要对原始数据进行采样平衡 有哪些常见的采样方法 能否避免采样 你平时怎么用采样方法 异常点处理 统计方法 矩阵分解方法 特征值和特征向量的本质是什么 矩阵乘法的实际意义 密度的离群点检测 聚类的离群点检测 如何处理异常点 缺失值处理 是不是一定需要对缺失值处理 直接填充方法有哪些 模型插值方法有哪些？及方法的问题 如何直接离散化 hold位填充方法有哪些 怎么理解分布补全 random方法使用前提 总结 特征选择 为什么要做特征选择 从哪些方面可以做特征选择 既然说了两个方向，分别介绍一些吧 特征提取 为什么需要对数据进行变换 归一化和标准化之间的关系 连续特征常用方法 离散特征常用方法 文本特征 画一个最简单的最快速能实现的框架 详情见： https://github.com/Allen15rg/Reflection_Summary 标签：基本,采样,哪些,特征选择,处理,离群,方法,预处理 来源： https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/13816922.html