百面機器學習——第一章特徵工程

特徵工程：是對原始數據進行一系列工程處理，將其提煉爲特徵，作爲輸入供算法和模型使用。從本質上來講，特徵工程是一個表示和展現數據的過程。在實際工作中，特徵工程旨在去除原始數據中的雜質和冗餘，設計更高效的特徵以刻畫求解的問題和預測模型之間的關係。 對於機器學習問題，數據和特徵往往決定了結果的上限，而算法，模型的選擇及優化則是在逐步接近這個上限。特徵工程的框架圖： 常用的數據類型： （1）結構化數據：可

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