课程链接: https://www.udemy.com/course/feature-selection-for-machine-learning-in-python/
在数据科学与机器学习的道路上，特征选择是一项极其关键的技术，它直接影响到模型的性能与效率。近期我体验了一门在Udemy平台上的课程——《Feature selection for machine learning in Python》，这门课程内容丰富，实用性强，非常值得推荐。课程由基础入门到高级技巧，系统讲解了如何在Python环境下进行特征选择，涵盖了回归模型和分类模型的特征筛选方法，以及递归特征消除（RFE）和交叉验证等高级技巧。课程采用Jupyter笔记本进行教学，配合实际代码实例，让学习者能够边学边练，快速掌握实用技能。无论你是数据分析初学者，还是希望提升模型性能的工程师，这门课程都能为你提供宝贵的学习资源。总之，强烈推荐给对机器学习感兴趣，想提高模型性能的学习者们，开启你的特征选择之旅吧！
课程链接: https://www.udemy.com/course/feature-selection-for-machine-learning-in-python/