特征工程入门与实践 从零入手 全面了解特征工程 提升机器学习算法的效率、准确率
特征工程是数据科学和机器学习流水线上的重要一环,包括识别、清洗、构建和发掘数据的特征,为进一步解释数据并进行预测性分析做准备。本书囊括了特征工程的全流程,从数据检查到可视化,再到转换和进一步处理等,并给出了大量数学工具,帮助读者掌握如何将数据处理、转换成适当的形式,以便送入计算机和机器学习流水线中进行处理。后半部分的特征工程实践用Python作为示例语言,循序渐进,通俗易懂。- 识别和利用不同类型的特征- 清洗数据中的特征,提升预测能力- 为何、如何进行特征选择和模型误差分析- 利用领域知识构建新特征- 基于数学知识交付特征- 使用机器学习算法构建特征- 掌握特征工程与特征优化- 在现实应用中利用特征工程
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