深度学习核心技术精讲100篇（六十四）-特征选择原理及应用实战案例
【摘要】
前言
据《福布斯》报道，每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后，可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析，以便提供分析和作出预测。尽管在大多数情况下，在开始任何统计分析之前，需要先对最初收集的数据进行预处理。有许多不同的原因导致需要进行预处理分析，例如：
收集的数据格式不对（如 SQL 数据库、JSON...
前言
据《福布斯》报道，每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后，可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析，以便提供分析和作出预测。尽管在大多数情况下，在开始任何统计分析之前，需要先对最初收集的数据进行预处理。有许多不同的原因导致需要进行预处理分析，例如：
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收集的数据格式不对（如 SQL 数据库、JSON、CSV 等）
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缺失值和异常值
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标准化
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减少数据集中存在的固有噪声（部分存储数据可能已损坏）
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数据集中的某些功能可能无法收集任何信息以供分析
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