15. [2.3.1]--特征处理(特征缩放、选择及降维) - 1
2023年9月23日 1710观看
哈尔滨工业大学-深度学习基础（MOOC）
大学课程 / 公共课程
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![[1.1.1]--深度学习的引出 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/e738cdba5e58440fab2c3adf77eacf39.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
1[1.1.1]--深度学习的引出 - 108:42- 2[1.1.1]--深度学习的引出 - 308:41
![[1.2.1]--数据集及其拆分 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/02d2a4af263e42e7abdcc082ee42017e.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
3[1.2.1]--数据集及其拆分 - 107:01- 4[1.2.1]--数据集及其拆分 - 306:58
![[1.3.1]--分类及其性能度量 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/8c8cf6807c6749baacb8dbd8dcf547f9.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
5[1.3.1]--分类及其性能度量 - 107:16- 6[1.3.1]--分类及其性能度量 - 307:20
![[1.4.1]--回归问题及其性能评价 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/33d14c567be4403ba8d8a9668f20d886.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
7[1.4.1]--回归问题及其性能评价 - 105:57- 8[1.4.1]--回归问题及其性能评价 - 305:55
![[1.5.1]--一致性的评价方法](https://open-image.ws.126.net/opimgae/7d37b917db3644bf9cb3d9b8c56483cc.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
9[1.5.1]--一致性的评价方法09:58![[1.6.1]--使用Sklearn进行精确率-召回率曲线的绘制](https://open-image.ws.126.net/opimgae/c736993dfab34f838d0061c07f0b0d34.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
10[1.6.1]--使用Sklearn进行精确率-召回率曲线的绘制09:49![[2.1.1]--特征工程 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/557c9753f007451c9c59a2a4e910a1d5.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
11[2.1.1]--特征工程 - 105:08- 12[2.1.1]--特征工程 - 305:11
![[2.2.1]--向量空间模型及文本相似度计算 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/ee9f1d1f410646b08d68abd2f082da65.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
13[2.2.1]--向量空间模型及文本相似度计算 - 105:45- 14[2.2.1]--向量空间模型及文本相似度计算 - 305:46
![[2.3.1]--特征处理(特征缩放、选择及降维) - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/1a9b35df98ec43919ffdd72bc58c64f1.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
15[2.3.1]--特征处理(特征缩放、选择及降维) - 109:13- 16[2.3.1]--特征处理(特征缩放、选择及降维) - 309:18
![[2.4.1]--程序示例：（使用sklearn）基于词频的文档向量化](https://open-image.ws.126.net/opimgae/8686525c6e3c449fb7b1ea62ca00a96c.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
17[2.4.1]--程序示例：（使用sklearn）基于词频的文档向量化05:49![[2.5.1]--使用sklearn进行量纲的缩放](https://crawl.ws.126.net/special/bopenclass/v/0d140dfd3d63af5d8eb07a230e91b51b.jpg?imageView&thumbnail=160x100)
18[2.5.1]--使用sklearn进行量纲的缩放04:46![[3.1.1]--线性回归模型及其求解方法 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/d458561a0b96477e9a5494818494766d.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
19[3.1.1]--线性回归模型及其求解方法 - 106:03- 20[3.1.1]--线性回归模型及其求解方法 - 306:02
![[3.2.1]--多元回归与多项式回归 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/e3f42b8d00d94459a3bbb69020dea715.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
21[3.2.1]--多元回归与多项式回归 - 105:42- 22[3.2.1]--多元回归与多项式回归 - 305:42
![[3.3.1]--损失函数的正则化 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/a5e5fbb85e1542038d10b218caf93a42.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
23[3.3.1]--损失函数的正则化 - 105:30- 24[3.3.1]--损失函数的正则化 - 305:36
![[3.4.1]--逻辑回归](https://open-image.ws.126.net/opimgae/3954021b7e35461782509688dc1e57a7.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
25[3.4.1]--逻辑回归08:00![[3.5.1]--使用sklearn进行线性回归和二次回归的比较](https://open-image.ws.126.net/opimgae/95abdcc1eb674eaca3aa9215ad103576.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
26[3.5.1]--使用sklearn进行线性回归和二次回归的比较08:30![[4.1.1]--信息熵 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/7a56c18554db4589b81ae587ad05fa11.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
27[4.1.1]--信息熵 - 106:12- 28[4.1.1]--信息熵 - 306:10
![[4.2.1]--反向传播中的梯度](https://open-image.ws.126.net/opimgae/c2340176adbe4b7e841a3884ca5ae38d.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
29[4.2.1]--反向传播中的梯度09:29![[4.3.1]--感知机 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/2c3e7871986546af9a7c35727e08b328.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
30[4.3.1]--感知机 - 105:43- 31[4.3.1]--感知机 - 305:42
![[4.4.1]--程序示例：正向传播和反向传播](https://open-image.ws.126.net/opimgae/8a1e7c16ee52417ab8bbda86d399fc65.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
32[4.4.1]--程序示例：正向传播和反向传播05:33![[4.5.1]--程序讲解：信息熵和互信息的计算程序示例](https://open-image.ws.126.net/opimgae/6baf4fd8bd9b413da0abe3df0c3fa47a.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
33[4.5.1]--程序讲解：信息熵和互信息的计算程序示例05:38![[5.1.1]--循环神经网络 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/2c02ea3a5768445ab913c1057662f80a.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
34[5.1.1]--循环神经网络 - 105:26- 35[5.1.1]--循环神经网络 - 305:29
![[5.2.1]--长短时记忆网络 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/309637c0f1f5416d843ac791fd56ec66.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
36[5.2.1]--长短时记忆网络 - 106:36- 37[5.2.1]--长短时记忆网络 - 306:40
![[5.3.1]--双向循环神经网络和注意力机制](https://open-image.ws.126.net/opimgae/ee17e30ad9c54b7f81a8ffb578c1bdb8.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
38[5.3.1]--双向循环神经网络和注意力机制05:47![[5.4.1]--程序示例：循环神经网络的应用示例 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/568d1bc45037446491f7877cc4e2e349.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
39[5.4.1]--程序示例：循环神经网络的应用示例 - 111:12- 40[5.4.1]--程序示例：循环神经网络的应用示例 - 311:16
![[6.1.1]--卷积与卷积神经网络 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/0802ba88a2f649c79f9fe2f0d06ba75e.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
41[6.1.1]--卷积与卷积神经网络 - 106:56- 42[6.1.1]--卷积与卷积神经网络 - 306:59
![[6.2.1]--LeNet-5模型分析 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/220f6c13bca442159fb516581b2bad7b.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
43[6.2.1]--LeNet-5模型分析 - 106:52- 44[6.2.1]--LeNet-5模型分析 - 306:50
![[6.3.1]--程序示例：卷积神经网络 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/a1a56e72b30d41a2a2fa4fb8e2869f11.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
45[6.3.1]--程序示例：卷积神经网络 - 110:52- 46[6.3.1]--程序示例：卷积神经网络 - 310:51
![[7.1.1]--情感分析及传统求解方法 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/ced972d130c54108bac71cc7c421f881.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
47[7.1.1]--情感分析及传统求解方法 - 105:42- 48[7.1.1]--情感分析及传统求解方法 - 305:42
![[7.3.1]--递归神经网络及其变体 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/c96f4f513de040889763603f32eacfee.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
49[7.3.1]--递归神经网络及其变体 - 108:02- 50[7.3.1]--递归神经网络及其变体 - 308:04
![[8.1.1]--自动编码器 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/55edc1606d1a4a4c9af60dc5afbe201a.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
51[8.1.1]--自动编码器 - 105:15- 52[8.1.1]--自动编码器 - 305:17
![[8.2.1]--变分自动编码器 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/1f0b491b892a4ab1bcebdc5b9e4d9c23.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
53[8.2.1]--变分自动编码器 - 106:03- 54[8.2.1]--变分自动编码器 - 306:05
![[8.3.1]--生成对抗网络 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/c9dc7eb916c24be3aa52451fa1f6865b.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
55[8.3.1]--生成对抗网络 - 107:03- 56[8.3.1]--生成对抗网络 - 307:08
![[8.4.1]--程序讲解：自动编码器程序示例 - 1](https://open-image.ws.126.net/opimgae/35c676b9e62b4053b850b7d4370855f4.jpeg?imageView&thumbnail=160x100)
57[8.4.1]--程序讲解：自动编码器程序示例 - 111:32- 58[8.4.1]--程序讲解：自动编码器程序示例 - 311:28
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