“AI Earth”人工智能创新挑战赛:助力精准气象和海洋预测Baseline[2]:数据探索性分析(温度风场可视化)、CNN+LSTM模型建模

news/2024/10/17 16:29:47/

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【机器学习入门与实践】入门必看系列,含数据挖掘项目实战:模型融合、特征优化、特征降维、探索性分析等,实战带你掌握机器学习数据挖掘

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专栏详细介绍:【机器学习入门与实践】合集入门必看系列,含数据挖掘项目实战:数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等,实战带你掌握机器学习数据挖掘。

本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明:部分项目为网络经典项目方便大家快速学习,后续会不断增添实战环节(比赛、论文、现实应用等)

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主要讲解了数据探索性分析:查看变量间相关性以及找出关键变量;数据特征工程对数据精进:异常值处理、归一化处理以及特征降维;在进行归回模型训练涉及主流ML模型:决策树、随机森林,lightgbm等。同时重丶讲解模型验证、特征优化、模型融合等。

1.气象海洋预测-数据分析

数据分析是解决


http://www.ppmy.cn/news/239641.html

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