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

协议：CC BY-NC-SA 4.0

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• 利用 Python 进行数据分析 第二版

• 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

• @飞龙: 562826179

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