特徵工程課程詳細介紹

課程概述

這是一門在YouTube上發佈的免費特徵工程課程，透過Class Central平台進行索引和推薦。該課程專注於機器學習中的特徵工程技術，是資料科學和機器學習學習路徑中的重要組成部分。

課程內容

核心主題

1. 獨熱編碼（One Hot Encoding）

   • 如何對多分類變數進行獨熱編碼
   • 處理分類特徵的核心技術

2. 特徵編碼技術

   • 不同類型的特徵工程編碼技術
   • 各種編碼方法的應用場景

3. 特徵縮放（Feature Scaling）

   • 為什麼需要進行特徵縮放
   • 特徵縮放的實際應用

4. 缺失值處理

   • 如何處理分類特徵中的缺失值
   • 缺失值處理的最佳實踐

5. 高基數分類特徵處理

   • 計數/頻率編碼（Count/Frequency Encoding）
   • 處理具有多個類別的分類特徵

6. 有序分類處理

   • 有序編碼（Ordinal Encoding）
   • 如何處理有序分類變數

7. 實踐專案

   • 處理缺失值的所有技術（Day 1實況課程）
   • 實際資料集的應用

課程特色

教學方式

• 影片教學：透過YouTube影片進行講解
• 實況課程：包含即時演示和講解
• 實踐導向：注重實際應用和動手操作

技術棧

• Python：主要程式語言
• Pandas：資料處理函式庫
• Scikit-learn：機器學習函式庫
• NumPy：數值計算函式庫

適用人群

• 資料科學初學者
• 機器學習從業者
• 希望提升特徵工程技能的開發者
• 準備資料科學面試的求職者

學習目標

完成本課程後，學員將能夠：

1. 掌握核心編碼技術

   • 熟練使用獨熱編碼處理分類變數
   • 理解不同編碼方法的優缺點

2. 處理複雜資料問題

   • 解決缺失值問題
   • 處理高基數分類特徵
   • 應用特徵縮放技術

3. 提升模型效能

   • 透過正確的特徵工程提升模型準確性
   • 優化資料預處理流程

4. 實際專案應用

   • 將特徵工程技術應用到真實專案中
   • 建立完整的資料預處理管道

課程優勢

免費資源

• 完全免費的學習材料
• 無需付費即可獲得高品質內容

實用性強

• 涵蓋工業界常用的特徵工程技術
• 注重實際應用而非理論講解

系統性學習

• 從基礎到高級的系統性內容安排
• 循序漸進的學習路徑

學習建議

先修要求

• Python基礎程式能力
• 基本的資料處理概念
• 機器學習基礎知識

學習路徑

1. 先學習基礎的資料處理技術
2. 掌握pandas和numpy的基本用法
3. 理解機器學習的基本流程
4. 深入學習特徵工程技術

實踐建議

• 跟隨課程進行程式碼實踐
• 在自己的資料集上應用所學技術
• 參與相關的線上專案和競賽

總結

這門特徵工程課程為學習者提供了一個全面而實用的特徵工程技能提升平台。透過系統的學習和實踐，學員可以顯著提升自己在資料預處理和特徵工程方面的能力，為後續的機器學習專案打下堅實基礎。