【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】-2，2021.12.16

1、探索性数据分析

2、

3、svg

4、

5、csv压缩zip、tar直接读取

6、

7、Log10分布更均匀

8、数据清理

9、数据变换：数值的标准化、图片像素、文本的词向量

10、特征工程：敏感的发现高相关性的X因素维度。

11、时间：季节、周末、节假日、特殊节日、不同小时。。。时间的隐藏因素

12、数据科学家的日常

13、半监督学习：用小样本的学习去跑一遍大数据，把确定对错的先挑出来，剩下存疑的人去复核。

14、数据的版本

15、集成学习

16、

17、训练n个模型，回归：平均，分类：投票。

18、随机森林

19、Bagging

20、Boosting

21、

22、Stacking

23、调参

24、超参数：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化

25、看不懂了