目录

• 系列文章（一）：机器学习与深度学习中的数据预处理（数值型数据）
• • 一、引言
  • • 1.1 为何预处理（Why preprocessing?）
    • 1.2 预处理会带来什么？（Preprocessing results?）
  • 二、数据的分类
  • 三、不同类型的数据异常&处理方式
  • • 3.1 重复（Duplicate）
    • • 3.1.1 数据重复？(What)
      • 3.1.2 为什么处理数据重复？(Why)
      • 3.1.3 如何去除重复数据？(How)
    • 3.2 缺失（Missing）
    • • 3.2.1 什么是数据缺失？（What）
      • 3.2.2 为什么会有数据缺失&为什么处理？（Why）
      • 3.2.3 如何处理Missing data(How)
    • 3.3 异常值（Outliers）
    • • 3.3.1 什么是Outlier？（What）
      • 3.3.2 Outlier会影响什么？（Why）
      • 3.3.2 Outlier如何发现和去除？(How）
    • 3.4 缩放（Scaling）
    • • 3.4.1 什么是Scaling？（What）
      • 3.4.2 为何要进行Scaling？（Why）
      • 3.4.3 如何进行Scaling？（How）
    • 3.5 数据不平衡（Balancing）
    • • 3.5.1 什么是Balacing？（What）
      • 3.5.2 为何Balacing？（Why）
      • 3.5.3 如何进行Scaling？（How）
    • 3.6 编码（Encoding）
    • • 3.6.1 什么是Encoding？（What）
      • 3.6.2 如何进行Scaling？（How）
    • 3.7 离散化(Discretizing)
    • • 3.7.1 什么是离散化？(What)
      • 3.7.2 如何进行离散化？(How)
    • 3.8 创建特征（Feature creation）
    • 3.9 选择特征（Feature selection）
    • • 3.9.1 什么是特征选择？(What)
      • 3.9.2 为何特征选择？(Why)
      • 3.9.3 如何特征选择？(How)
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