專欄介紹
1.專欄面向零基礎或基礎較差的機器學習入門的讀者朋友，旨在利用實際代碼案例和通俗化文字說明，使讀者朋友快速上手機器學習及其相關知識體系。
2.專欄內容上包括數據采集、數據讀寫、數據預處理、分類\回歸\聚類算法、可視化等技術。
3.需要強調的是，專欄僅介紹主流、初階知識，每一技術模塊都是AI研究的細分領域，同更多技術有所交疊，此處不進行討論和分享。
- 數據采集技術：selenium/正則匹配/xpath/beautifulsoup爬蟲實例
- 面向txt/json/xlsx/csv的文件讀寫及編碼問題
- 數據預處理：統計關聯性分析/數據清洗/數據增強/特征工程實例
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文章目錄
- 專欄介紹
- 概述
- 代碼
- 進行數據統計性分析
- 進行缺失值、重復值、離群奇異點處理
- 特征工程及相關概念
- 進行數據標準化
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概述
數據預處理是機器學習領域中的一個重要步驟，它包括對原始數據進行清洗、轉換和處理，以便更好地適應機器學習模型的訓練和應用。數據預處理的主要目的是提高數據的質量，確保數據的一致性和準確性，從而提高機器學習模型的性能和泛化能力。
數據預處理的重要性體現在以下幾個方面：
提高數據質量：數據質量直接影響機器學習模型的性能。通過數據預處理，可以識別和處理數據中的噪聲、缺失值和異常值，從而提高數據的質量。
模型性
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