機器學習算法/模型——特徵工程

特徵工程 1. 特徵工程 2. 特徵獲取 2.1 特徵提取 2.2 特徵構造 2.3 特徵生成（降維等） 3. 特徵選擇 3.1 兩方面考慮：方差、相關性 3.2 特徵選擇方法 1. 特徵工程 對於機器學習來說，數據的重要性毋庸置疑，好比炒菜時的原材料直接決定了菜品的好壞。 所謂的特徵工程，其本質是一項工程活動，目的是最大限度地從原始數據中提取特徵以供算法和模型使用。 簡單來說就是爲機器學習算法準

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