機器學習入門：特徵工程與數據降維

機器學習入門：特徵工程與數據降維 1 爲什麼要進行數據預處理 1.1 數據清洗 1.1.1 數據清洗常見問題 a. 缺失值處理 b. 噪聲數據處理 c. 異常值處理 d. 髒數據處理 e. 去重處理 f. ETL - extract、transform、load g. 離羣點與噪聲                          噪聲： 被測量的變量的隨機誤差或者方差（一般指錯誤的數據）    

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