特征工程是数据科学和机器学习流水线上的重要一环，包括识别、清洗、构建和发掘数据的特征，为进一步解释数据并进行预测性分析做准备。
    特征工程主要内容：
    - 识别和利用不同类型的特征
    - 清洗数据中的特征，提升预测能力
    - 为何、如何进行特征选择和模型误差分析
    - 利用领域知识构建新特征
    - 基于数学知识交付特征
    - 使用机器学习算法构建特征
    - 掌握特征工程与特征优化
    - 在现实应用中利用特征工程

    《特征工程入门与实践》中文PDF+英文PDF+源代码+庄嘉盛
    《特征工程入门与实践》中文PDF，222页，有书签目录，文字可以复制；英文epub；配套源代码。
    作者: Sinan Ozdemir / Divya Susarla 译者:庄嘉盛
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    《特征工程入门与实践》涉及特征工程的全流程，从数据检查到可视化，再到转换和进一步处理等，并给出了大量数学工具，帮助掌握如何将数据处理、转换成适当的形式，以便送入计算机和机器学习流水线中进行处理。后半部分的特征工程实践用Python作为示例语言，循序渐进，通俗易懂。

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    非常简洁而有条理，并且示例做的很详细。讲解习题，注释详细，对新手很友好。