作者ILYY (懶覺青)
看板DataScience
標題[問題] 徵推薦特徵篩選(統計的也可)的課程或書
時間Fri Dec 25 03:05:54 2020
小弟平常論文是針對deep learning方面
但對ML的資料分析也很有興趣
今天參加MLOps座談會後發現特徵工程還是很多不懂
尤其是以統計的方式非常缺乏
因此對特徵工程想更深一步了解
但對要怎麼下手有點找不到方向
之前有看過林軒田老師的ML課程
也已有看過並實作過 特徵工程不再難 這一本書
想徵求推薦再進一步針對特徵工程尤其是統計方面的課程 學習資源 書
或是在特徵工程方面講解得很不錯的ML資源也可以
謝謝大家
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https://i.imgur.com/iRcI7DB.jpg
要再來一次嗎?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.239.36.158 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/DataScience/M.1608836761.A.180.html
2F：→ davidwales: 不好意思 推錯 我以為你是要找deep learning的資源12/25 10:29
有推薦都很好XD
這份文件寫得很全面 對DL學習很有幫助!!
※ 編輯: ILYY (36.239.37.136 臺灣), 12/25/2020 10:46:06
4F：→ aassdd926: 網誌蠻完整的12/25 11:48
5F：推 ruokcnn: 特徵工程還是回到domain knowhow比較有幫助12/26 02:00
6F：推 yoyololicon: 同意 domain knowledge比較重要12/26 23:53
7F：推 davidwales: 希望沒有理解錯誤 特徵選取不就是在做非監督學習嗎?12/29 13:43
8F：→ davidwales: 非監督學習是一個很大的領域 裡面用的方法也千奇百怪12/29 13:44
9F：→ davidwales: 但重點就是"數據降維"和"分類"12/29 13:44
10F：→ davidwales: 數據降維就是找一個特殊的"表象"空間 在這個表象空間12/29 13:45
11F：→ davidwales: 你的課題可以被有效率的做處理和理解12/29 13:46
12F：→ davidwales: "分類" 或是集群分析 就是在找數據間可能的"結構"12/29 13:47
13F：→ davidwales: "降維"和"分群"這兩個課題其實有點不太一樣12/29 13:48
14F：→ davidwales: 能否更具體問你比較想了解的是"非監督學習"的哪一塊?12/29 13:50
15F：→ davidwales: 像"分類"這事 其實統計學領域很早就在發展各種方法了12/29 13:51
16F：→ davidwales: "分群"12/29 13:51
謝謝大大的提點 這些就是我想知道的
但完全概念太模糊才會講得不清楚
大大的整理讓我方向明確很多 非常感謝
※ 編輯: ILYY (101.12.26.20 臺灣), 01/28/2021 16:07:38
17F：推 davidwales: 不客氣喔^^ 02/19 11:56