内容简介
If you are a data science professional or a machine learning engineer looking to strengthen your predictive analytics model, then this book is a perfect guide for you. Some basic understanding of the machine learning concepts and Python scripting would be enough to get started with this book.
AI简介
这是一本专注于数据科学和机器学习领域中的特征工程的指南。该书通过详细的解释和丰富的案例，向读者展示了如何从原始数据中提取出有意义的特征，这些特征将被用于训练机器学习模型，从而提高模型的性能和准确性。
该书首先介绍了特征工程的重要性，强调了特征工程在数据科学和机器学习流程中的关键作用。书中详细解释了特征工程的基本概念，包括理解数据、清洗数据、构建新特征和选择有用的特征等。此外，书中还介绍了特征工程中常用的数学测量方法，如基本统计量和高级数学方法，如主成分分析(PCA) 和线性判别分析(LDA) 等。
在介绍特征工程的过程中，书中还穿插了大量的案例研究，如面部识别案例研究和预测酒店评论数据案例研究等。这些案例研究展示了如何将特征工程的理论知识应用到实际问题的解决中，帮助读者更好地理解特征工程的实际应用。
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