百面机器学习——第一章特征工程

特征工程：是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题和预测模型之间的关系。 对于机器学习问题，数据和特征往往决定了结果的上限，而算法，模型的选择及优化则是在逐步接近这个上限。特征工程的框架图： 常用的数据类型： （1）结构化数据：可

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