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6.數據集轉換
6.1 管道和復合估算器
6.2 特征提取
6.3 數據預處理
6.4 缺失值插補
6.5 無監督降維
6.6 隨機投影
6.7 內核近似
6.8 成對度量，近似關系和內核
6.9 轉換預測目標（y）
6.數據集轉換
?
6.1 管道和復合估算器
6.1.1 管道（Pipeline）：鏈式估計器
6.1.2 回歸中轉換目標
6.1.3 聯合特征（FeatureUnion）：復合特征空間
6.1.4 異構數據的列轉換器
6.1.5 可視化復合估計器
6.2 特征提取
6.2.1 從字典加載特征
6.2.2 特征哈希
6.2.3 文本特征提取
6.2.4 圖像特征提取
6.3 數據預處理
6.3.1 標準化或均值去除和方差縮放
6.3.2 非線性轉換
6.3.3 歸一化
6.3.4 類別特征編碼
6.3.5 離散化
6.3.6. 估算缺失值
6.3.7 生成多項式特征
6.3.8 自定義轉換器
6.4 缺失值插補
6.4.1 單變量與多變量插補
6.4.2 單變量插補
6.4.3 多變量插補
6.4.4 參考
6.4.5 最近鄰歸因
6.4.6 標記估算值
6.5 無監督降維
6.5.1 PCA：主成分分析
6.5.2 隨機投影
6.5.3 特征聚集
6.6 隨機投影
6.6.1 The Johnson-Lindenstrauss 引理
6.6.2 高斯隨機投影
6.6.3 稀疏隨機投影
6.7 內核近似
6.7.1 內核近似的Nystroem方法
6.7.2 徑向基函數內核
6.7.3 加性卡方核
6.7.4 偏卡方核
6.7.5 數學細節
6.8 成對度量，近似關系和內核
6.8.1 余弦相似度
6.8.2 線性核
6.8.3 多項式核
6.8.4 Sigmoid核
6.8.5 RBF 核
6.6.6 拉普拉斯核
6.8.7 卡方核
6.9 轉換預測目標（y）
6.9.1 標簽二值化
6.9.2 標簽編碼
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