写给小白的机器学习之数据表示与特征工程详解（附实战代码）

数据类型有不少，在机器学习中，这些类型基本特征大体分为两类：git 一是如浮点数组成的连续特征 二是一般并非数值的分类特征，或者叫作离散特征 一般不管你的数据包含那种类型的特征，数据表示方式都会对机器学习模型的性能产生巨大影响，这就要求咱们要对数据进行处理，如数据放缩、特征扩充等等。github 对于某个特定应用来讲，如何找到最佳数据表示，这个问题被称为特征工程（feature engineeri

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