学习笔记7

本周我学习了机器学习，主要学习了特征工程与降维方面的知识。特征工程方面，学习了数据采集到特征抽取、处理、选泽，字典特征抽取、文本特征的CountVectorizer和TfidfVectorizer方法，以及掌握了数据预处理的归一化、标准化手段，以及通过删除低方差特征和分析相关系数来优化特征。在降维方面，理解了降维的意义，学习主成分分析PCA原理，及其减少特征数量并保留关键信息。通过Instacart降维案例，将理论应用于实际，学会从订单、商品等多源数据中挖掘用户对物品类别的喜好细分。这些知识让我在机器学习数据处理与模型优化上有了一定的基础