在之前學習機器學習技術中，很少關注特徵工程(feature engineering)，然而，單純學習機器學習的演算法流程，可能仍然不會使用這些演算法，尤其是應用到實際問題的時候，常常不知道怎麼提取特徵來建模。
特徵是機器學習系統的原材料，對最終模型的影響是毋庸置疑的。
資料特徵會直接影響你使用的**模型和實現的**結果。準備和選擇的特徵越好，則實現的結果越好。
影響**結果好壞的因素： 模型的選擇、可用的資料、特徵的提取 。
優質的特徵往往描述了資料的固有結構。
大多數模型都可以通過資料中良好的結構很好的學習，即使不是最優的模型，優質的特徵也可以得到不錯的效果。優質特徵的靈活性可以讓你使用簡單的模型運算的更快，更容易理解，更容易維護。
優質的特徵可以在使用不是最優的模型引數的情況下得到不錯的**結果，這樣你就不必費力去選擇最適合的模型和最優的引數了。
特徵工程是將原始資料轉化為特徵，更好表示**模型處理的實際問題，提公升對於未知資料的準確性。它是用目標問題所在的特定領域知識或者自動化的方法來生成、提取、刪減或者組合變化得到特徵。
機器學習 特徵工程
老師有多年的網際網路從業經驗，所以講解的過程中結合了很多任務業界的應用，更加的深入淺出。資料採集 資料採集前需要明確採集哪些資料，一般的思路為 哪些資料對最後的結果 有幫助？資料我們能夠採集到嗎？線上實時計算的時候獲取是否快捷？舉例1 我現在要 使用者對商品的下單情況，或者我要給使用者做商品推薦，那...
機器學習 特徵工程
資料和特徵決定了機器學習的上限，而模型和演算法只是逼近這個上限而已。通俗的說，就是盡可能的從原始資料中獲取更多資訊，從而使得 模型達到最佳。簡而言之，特徵工程是乙個把原始資料變成特徵的過程，這些特徵可以很好的描述資料，並且利用它們建立的模型在未知資料上表現效能可以達到最優。實驗結果取決於獲取的資料 ...
機器學習特徵工程
作用 對字典資料進行特徵值化 dictvectorizer語法 例項化了乙個物件 data dict fit transform x print dict get feature names print data return none if name main dictvec 結果 分析 使用di...