Lerne die grundlegenden Konzepte der Datenvorverarbeitung im maschinellen Lernen. In diesem Video erklären wir, wie man mit fehlenden Daten umgeht, kategoriale Werte kodiert, Merkmale skaliert, Ausreißer erkennt und neue Merkmale aus Rohdaten erstellt. Dies ist ein anfängerfreundlicher Leitfaden, der dir hilft, saubere und aussagekräftige Daten für deine Modelle im maschinellen Lernen vorzubereiten.
Behandelte Themen:
Umgang mit fehlenden Werten
Kodierung von Daten
Normalisierung und Standardisierung
Ausreißererkennung
Feature Engineering
Egal, ob du neu im maschinellen Lernen bist oder deine Fähigkeiten auffrischen möchtest, dieses Video bietet dir praktische Einblicke und Beispiele. Vergiss nicht, zu liken, zu teilen und zu abonnieren für weitere Tutorials zu KI und ML.
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