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多组学原始数据到训练特征处理管线

共计 30 章节
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01
课程概览
原始组学概念 · 特征处理管线目标 · 学习路径介绍
课程概览原始组学概念
02
原始数据探索
数据类型（数值 · 类别 · 文本）
原始数据探索数据类型
03
数据清洗基础
重复值处理 · 格式统一 · 数据类型转换
数据清洗基础重复值处理
04
缺失值处理
删除法 · 均值/中位数填充 · 模型预测填充
缺失值处理删除法
05
异常值检测
IQR法 · Z-score法 · DBSCAN聚类检测
异常值检测IQR
06
数据标准化与归一化
Min-Max · Z-score · RobustScaler原理与实现
数据标准化归一化
07
特征编码
Label Encoding · One-Hot Encoding · Target Encoding
特征编码Label
08
特征选择入门
维数灾难 · 过拟合与特征数量关系
特征选择入门维数灾难
09
过滤式特征选择
方差阈值 · 卡方检验 · 互信息法
过滤式特征选择方差阈值
10
包裹式特征选择
递归特征消除（RFE） · 前向/后向搜索
包裹式特征选择RFE
11
嵌入式特征选择
Lasso正则化 · 树模型特征重要性
嵌入式特征选择Lasso
12
特征降维（一）
主成分分析（PCA）原理与实操
特征降维PCA
13
特征降维（二）
t-SNE可视化 · UMAP与PCA对比
特征降维t-SNE
14
特征交叉
多项式特征 · 交互特征构造 · 核技巧简介
特征交叉多项式特征
15
特征变换
对数变换 · Box-Cox变换 · 幂变换适用场景
特征变换对数变换
16
特征缩放工程
何时缩放 · 缩放顺序 · 对树模型的影响
特征缩放工程何时缩放
17
流水线概念
sklearn Pipeline介绍 · 链式转换与模型训练
流水线概念sklearn
18
自定义转换器
继承BaseEstimator与Tr… · 编写fit/transform
自定义转换器BaseEstimato…
19
可训练特征处理动机
为什么需要可学习参数？对比手工特征
可训练特征处理动…为什么需要可学习…
20
基于神经网络的特征提取
全连接层 · 卷积特征映射
基于神经网络的特…全连接层
21
自动编码器特征学习
无监督特征压缩与重构 · 降噪自编码器
自动编码器特征学…无监督特征压缩
22
监督特征映射
分类/回归任务中嵌入可学习特征层
监督特征映射分类
23
注意力机制下的特征加权
SENet · 通道注意力 · 空间注意力
注意力机制下的特…SENet
24
可训练特征处理管线设计
结合传统流水线与可微模块
可训练特征处理管…结合传统流水线
25
端到端训练 vs 两阶段
梯度传播问题 · 联合优化的好处
vs端到端训练
26
超参数优化与管道搜索
GridSearchCV · RandomizedSearchCV · 贝叶斯优化
超参数优化管道搜索
27
特征处理管线评估
交叉验证 · 混淆矩阵 · 特征重要性再验证
特征处理管线评估交叉验证
28
实际案例（图像）
从原始像素到可训练CNN特征处理
实际案例图像
29
实际案例（文本）
词嵌入 · TF-IDF与可训练Transfor…
实际案例文本
30
总结与进阶方向
AutoML · 特征学习前沿 · 部署注意事项
进阶方向AutoML