ApacheCN
面向機器學習的特征工程
原文（注冊后可閱讀）：Feature Engineering for Machine Learning (Early Release)
歡迎任何人參與和完善：一個人可以走的很快，但是一群人卻可以走的更遠
目錄
- 一、引言
- 二、簡單數字的奇特技巧
- 三、文本數據：展開、過濾和分塊
- 四、特征縮放的效果：從詞袋到 TF-IDF
- 五、類別特征：機器雞時代的雞蛋計數
- 六、降維：使用 PCA 壓縮數據集
- 七、非線性特征提取和模型堆疊
- 八、自動化特征提取器：圖像特征提取和深度學習
- 九、回到特征：將它們放到一起
- 附錄、線性模型和線性代數基礎
負責人
- @飛龍: 562826179
免責聲明
ApacheCN 純粹出于學習目的與個人興趣翻譯本書，不追求任何經濟利益。
本譯文只供學習研究參考之用，不得用于商業用途。ApacheCN 保留對此版本譯文的署名權及其它相關權利。
贊助我們
