【跟李沐学AI】2.2数据清理

2.3 数据变换【斯坦福21秋季&＃xff1a;实用机器学习中文版】

视频地址&＃xff1a;https://www.bilibili.com/video/BV1kQ4y1Q7mx?spm_id_from&＃61;333.999.0.0

文字地址&＃xff1a;https://www.bilibili.com/read/cv13382013?from&＃61;note

内容概述&＃xff1a;

1. 收集到的数据与真实观测值不一致【数值丢失&＃xff0c;数值错误&＃xff0c;极端的值】
   好的模型对错误是有容忍度的【给了错误的数据一样是能够收敛但是精度会比用干净的数据低一点】
2. 良好的数据可能精度会提升一两个点&＃xff0c;但是难点在于你不知道最高精度达到什么地步。如果是标准数据集就还好说&＃xff0c;可以看看别人的精度。