Öncelikli Modelleme için MATLAB ile Özellikler Mühendisliği

Ham veri nadiren makine öğrenimine hazırdır ve kullanılmadan önce sık sık önemli bir temizlik, yeniden yapılanma ve dönüşüm gerektirir.Bu veriyi etkili bir şekilde hazırlamanın nasıl yapılacağını öğrenmek, kesin ve güvenilir öngörü modelleri oluşturmanın kesin anahtarıdır. Bu ders, MATLAB kullanarak veri işleme ve özellik mühendisliğinin temel ilkelerini size öğretiyor. Karışık, çoklu kaynaklı verilerle çalışmaktan, analiz için hazır, temiz, optimize edilmiş veri kümeleri oluşturmaya geçiş yapabilirsiniz. Açık yazılı açıklamalar yoluyla, verilerinizi sizin için nasıl çalışacağınızı öğreneceksiniz, gelecekteki modellerinizin sağlam bir temel üzerine inşa edildiğini garanti edeceksiniz. Ne öğreneceksin: - Kod yazmadan önce temel özellik mühendisliği kavramları ve terminolojisini anlayın. - Eksik değerleri, dışsal değerleri ve tutarsız veri türlerini sistematik olarak yöneterek karmaşık veri kümelerini temizleyin. - Değişkenleri ölçeklendirme, normalleştirme ve modern kategorik kodlama teknikleri kullanarak dönüştürün. - MATLAB tablolarını kullanarak birden fazla kaynaktan, zaman adımlarından ve formatlardan verileri birleştirin ve hizalayın. - Model performansını iyileştirmek için ham metin, tarih ve sayısal değişkenlerden anlamlı özellikler çıkarın. - Tahminli modelleme için en uygun özellikleri seçmek için modern iş akışlarını uygulayın. Kurs temel tanımlamalar ve yapısal veri kavramlarıyla başlar, ardından adım adım yazılı açıklamalar ve pratik kodlama egzersizleri ile ilerler. Gerçekçi veri senaryolarını okuyacak, kurgulanmış kod parçalarını analiz edecek ve modelleme için veri biçimlendirmesini pratik edeceksiniz. Bu ders, pratik veri hazırlama becerilerini geliştirmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Başlamak için ileri düzeyde programlama geçmişi veya önceden makine öğrenimi deneyimi gerekmez. Verilerinizin tüm potansiyelini açmak için bugün okumaya başlayın.