# Feature Engineering

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Normalization vs Standardization

값의 범위를 '최소 0 ~ 최대 1' 로 변환$$\\frac{x_i-min(x)}{max(x)-min(x)}$$'평균 0, 분산 1' 인 가우시안 정규분포 값으로 변환$$\\frac{x_i-mean(x)}{std(x)}$$아래 이미지 참고) 원문 링크

2021년 4월 7일
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3/05 Feature Engineering

AI 부트캠프 2일차

2021년 3월 5일
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Feature Engineering 요약

Feature Engineering은 ML/DL 알고리즘이 더 좋은 성능을 보여주도록 데이터를 말그대로 가공하는 것이며, 데이터 타입이나 상황에 따라 적용할 수 있는 방법이 다르다. 여기서는 주로 수치형, 범주형, 결합형, 텍스트 등을 주로 설명하고자 한다.

2021년 1월 26일
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캐글 타이타닉으로 기초 쌓기 #5

참고한 커널을 거의 Copy한 정도이기 때문에 학습 등의 목적을 가지고 계신 분은 참고한 커널 Kaggle 공개 커널, 곽대훈님의 데이터 분석 어떻게 시작해야 하나요?로 이동해주세요.이 글은 \[캐글 타이타닉으로 기초 쌓기 특성 공학이란 특정한 기능(AI 알고리즘 적용

2020년 8월 12일
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