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機器學習完整流程
對數(shù)據(jù)進行預處理和特征工程，包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化/標準化、特征選擇、特征提取、生成新特征等，以使數(shù)據(jù)適合后續(xù)建模。
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怎么做機器學習特征處理?3種機器學習監(jiān)督學習方法概述!
在下述的內容中，小編將會對機器學習的相關消息予以報道，如果機器學習是您想要了解的焦點之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。
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什么是機器學習的無監(jiān)督學習?如何通過包裹法實現(xiàn)特征選擇?
本文中，小編將對機器學習予以介紹，如果你想對它的詳細情況有所認識，或者想要增進對它的了解程度，不妨請看以下內容哦。
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機器學習基本過程分5步!如何通過過濾法實現(xiàn)機器學習特征選擇?
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基于模式識別的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估綜述
摘要:暫態(tài)穩(wěn)定評估是關系到電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的重要問題。傳統(tǒng)的時域仿真法和直接法無法滿足電網運行的實際要求,因而基于模式識別的暫態(tài)穩(wěn)定評估日益受到國內外研究人員的關注?，F(xiàn)從特征選擇、評估模型構建、在線學習和規(guī)則提取等方面對基于模式識別的暫態(tài)穩(wěn)定評估進行全面梳理,并對待研究問題進行了探討。
