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:book: [译] 面向机器学习的特征工程

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工具介绍

:book: [译] 面向机器学习的特征工程

面向机器学习的特征工程

原文(注册后可阅读):Feature Engineering for Machine Learning (Early Release)

协议:CC BY-NC-SA 4.0

欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远

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  • 利用 Python 进行数据分析 第二版

目录

  • 一、引言
  • 二、简单数字的奇特技巧
  • 三、文本数据:展开、过滤和分块
  • 四、特征缩放的效果:从词袋到 TF-IDF
  • 五、类别特征:机器鸡时代的鸡蛋计数
  • 六、降维:使用 PCA 压缩数据集
  • 七、非线性特征提取和模型堆叠
  • 八、自动化特征提取器:图像特征提取和深度学习
  • 九、回到特征:将它们放到一起
  • 附录、线性模型和线性代数基础

负责人

  • @飞龙: 562826179

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ApacheCN 纯粹出于学习目的与个人兴趣翻译本书,不追求任何经济利益。

本译文只供学习研究参考之用,不得用于商业用途。ApacheCN 保留对此版本译文的署名权及其它相关权利。

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> 标签

JavaScriptbookfeature-engineeringmachine-learningpython

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> 工具信息

发布日期2026年8月1日
最后更新2026年9月17日
分类编程语言
定价开源

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