4、機器學習中的特徵工程

1、特徵工程 2、數據與特徵處理 2.1 數據採集 2.2 數據格式化 2.3 數據清洗 2.4 數據採樣 2.5 特徵處理 3、特徵選擇 1、特徵工程 特徵：從原始數據中抽取出對結果預測更有用或表達更充分的的信息css 特徵工程：使用專業的背景知識和技巧處理數據，使得特徵能在機器學習算法上發生更好的做用的過程web 特徵工程的意義：更好的特徵意味着更強的靈活性+只需簡單模型+更好的結果算法 「數

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