具体描述
特征工程是机器学习流程中至关重要的一个环节，然而专门讨论这个话题的著作却寥寥无几。本书旨在填补这一空白，着重阐明特征工程的基本原则，介绍大量特征工程技术，教你从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格式，从而轻松构建模型，增强机器学习算法的效果。
然而，本书并非单纯地讲述特征工程的基本原则，而是通过大量示例和练习将重点放在了实际应用上。每一章都集中研究一个数据问题：如何表示文本数据或图像数据，如何为自动生成的特征降低维度，何时以及如何对特征进行标准化，等等。最后一章通过一个完整的例子演示了多种特征工程技术的实际应用。书中所有代码示例均是用Python编写的，涉及NumPy、Pandas、scikit-learn和Matplotlib等程序包。
- 数值型数据的特征工程：过滤、分箱、缩放、对数变换和指数变换
- 自然文本技术：词袋、n元词与短语检测
- 基于频率的过滤和特征缩放
- 分类变量编码技术：特征散列化与分箱计数
- 使用主成分分析的基于模型的特征工程
- 模型堆叠与k-均值特征化
- 图像特征提取：人工提取与深度学习
作者简介
爱丽丝·郑（Alice Zheng）
亚马逊广告平台建模和优化团队负责人，应用机器学习、生成算法和平台开发领域的技术领导者，前微软研究院机器学习研究员。
阿曼达·卡萨丽（Amanda Casari）
谷歌云开发者关系工程经理，曾是Concur Labs的产品经理和数据科学家，在数据科学、机器学习、复杂系统和机器人等多个领域都有丰富经验。
目录信息
第1章 机器学习流程 1
1.1 数据 1
1.2 任务 1
1.3 模型 2
1.4 特征 3
1.5 模型评价 3
第2章 简单而又奇妙的数值 4
2.1 标量、向量和空间 5
2.2 处理计数 7
2.2.1 二值化 7
2.2.2 区间量化（分箱） 9
2.3 对数变换 13
2.3.1 对数变换实战 16
2.3.2 指数变换：对数变换的推广 19
2.4 特征缩放/ 归一化 24
2.4.1 min-max 缩放 24
2.4.2 特征标准化/ 方差缩放 24
2.4.3 ℓ 2 归一化 25
2.5 交互特征 28
2.6 特征选择 30
2.7 小结 31
2.8 参考文献 32
第3章 文本数据：扁平化、过滤和分块 33
3.1 元素袋：将自然文本转换为扁平向量 34
3.1.1 词袋 34
3.1.2 n 元词袋 37
3.2 使用过滤获取清洁特征 39
3.2.1 停用词 39
3.2.2 基于频率的过滤 40
3.2.3 词干提取 42
3.3 意义的单位：从单词、n 元词到短语 43
3.3.1 解析与分词 43
3.3.2 通过搭配提取进行短语检测 44
3.4 小结 50
3.5 参考文献 51
第4章 特征缩放的效果：从词袋到tf-idf 52
4.1 tf-idf：词袋的一种简单扩展 52
4.2 tf-idf 方法测试 54
4.2.1 创建分类数据集 55
4.2.2 使用tf-idf 变换来缩放词袋 56
4.2.3 使用逻辑回归进行分类 57
4.2.4 使用正则化对逻辑回归进行调优 58
4.3 深入研究：发生了什么 62
4.4 小结 64
4.5 参考文献 64
第5章 分类变量：自动化时代的数据计数 65
5.1 分类变量的编码 66
5.1.1 one-hot 编码 66
5.1.2 虚拟编码 66
5.1.3 效果编码 69
5.1.4 各种分类变量编码的优缺点 70
5.2 处理大型分类变量 70
5.2.1 特征散列化 71
5.2.2 分箱计数 73
5.3 小结 79
5.4 参考文献 80
第6章 数据降维：使用PCA 挤压数据 82
6.1 直观理解 82
6.2 数学推导 84
6.2.1 线性投影 84
6.2.2 方差和经验方差 85
6.2.3 主成分：第一种表示形式 86
6.2.4 主成分：矩阵- 向量表示形式 86
6.2.5 主成分的通用解 86
6.2.6 特征转换 87
6.2.7 PCA 实现 87
6.3 PCA 实战 88
6.4 白化与ZCA 89
6.5 PCA 的局限性与注意事项 90
6.6 用例 91
6.7 小结 93
6.8 参考文献 93
第7章 非线性特征化与k-均值模型堆叠 94
7.1 k-均值聚类 95
7.2 使用聚类进行曲面拼接 97
7.3 用于分类问题的k-均值特征化 100
7.4 优点、缺点以及陷阱 105
7.5 小结 107
7.6 参考文献 107
第8章 自动特征生成：图像特征提取和深度学习 108
8.1 最简单的图像特征（以及它们因何失效） 109
8.2 人工特征提取：SIFT 和HOG 110
8.2.1 图像梯度 110
8.2.2 梯度方向直方图 113
8.2.3 SIFT 体系 116
8.3 通过深度神经网络学习图像特征 117
8.3.1 全连接层 117
8.3.2 卷积层 118
8.3.3 ReLU 变换 122
8.3.4 响应归一化层 123
8.3.5 池化层 124
8.3.6 AlexNet 的结构 124
8.4 小结 127
8.5 参考文献 128
第9章 回到特征：建立学术论文推荐器 129
9.1 基于项目的协同过滤 129
9.2 第一关：数据导入、清理和特征解析 130
9.3 第二关：更多特征工程和更智能的模型 136
9.4 第三关：更多特征= 更多信息 141
9.5 小结 144
9.6 参考文献 144
附录A 线性建模与线性代数基础 145
A.1 线性分类概述 145
A.2 矩阵的解析 147
A.2.1 从向量到子空间 148
A.2.2 奇异值分解（SVD） 150
A.2.3 数据矩阵的四个基本子空间 151
A.3 线性系统求解 153
A.4 参考文献 155
作者简介 156
封面简介 156
· · · · · · (收起)
读后感
我直言不讳，在我撰写本文的时候，本书在豆瓣评分偏低。不忍好书蒙尘，忍不住撰写此文。 工程领域的书籍不好写，实践性太强。工程中要处理的问题总是一个例子一个例子组成的，一个项目一个项目实操干出来的，具体例子和具体例子之间差异非常之大，方法论难以提炼。判断工程技术...
评分特征工程是数据科学工程的核心，目前关于这个话题专门的书籍不多。本书通过概念（不是理论）和案例代码相结合的方式，还该了特征工程中的一些基础技术。包括分类型变量编码，数值型数据的分箱，变换。文本处理，PCA以及基于模型的特征工程。模型堆叠和k-均值特征化。最后简单介...
评分特征工程是数据科学工程的核心，目前关于这个话题专门的书籍不多。本书通过概念（不是理论）和案例代码相结合的方式，还该了特征工程中的一些基础技术。包括分类型变量编码，数值型数据的分箱，变换。文本处理，PCA以及基于模型的特征工程。模型堆叠和k-均值特征化。最后简单介...
评分特征工程是数据科学工程的核心，目前关于这个话题专门的书籍不多。本书通过概念（不是理论）和案例代码相结合的方式，还该了特征工程中的一些基础技术。包括分类型变量编码，数值型数据的分箱，变换。文本处理，PCA以及基于模型的特征工程。模型堆叠和k-均值特征化。最后简单介...
评分[https://github.com/apachecn/feature-engineering-for-ml-zh] ==========================================================================================================================================================
用户评价
这本书的实战价值，是我认为它最值得称道的地方。我特别欣赏作者在讲解高维稀疏数据处理时所采取的视角——不是停留在Lasso或Ridge回归的理论层面，而是直接切入到工业界高并发、高维度场景下，特征交叉、特征哈希以及特征选择的实时优化策略。我曾在一个推荐系统项目中遇到特征爆炸的问题，尝试了多种Bagging和Boosting的集成方法效果都不理想。后来，我参考书中关于“特征交互的有效性评估”那一章，重新设计了基于领域知识的特征组合过滤器，最终模型的性能指标得到了显著提升。更难能可贵的是，书中没有把所有的代码和公式当作终极答案，而是强调了不同算法对特征分布的敏感性，引导读者思考“为什么”要这么做，而非仅仅“怎么做”。这种对底层逻辑的深挖，使得读者在面对新的、未曾预见的数据挑战时，也能够迅速构建出有效的特征应对策略，这才是真正的能力迁移。
评分与我过去阅读的一些“速成宝典”不同，这本书的节奏非常沉稳，它仿佛是一位经验丰富的大师，带着学徒漫步于特征构建的丛林之中。它花费了大量篇幅来讨论“负面特征”和“数据漂移”的应对。这部分内容在很多教材中常常被一笔带过，但实际上，在生产环境中，如何识别那些看似有价值但实则引入噪声的特征，以及如何建立特征监控预警系统，才是决定模型长期稳定性的关键。书中关于“数据质量驱动的特征筛选流程”的描述，具有极强的操作指导性。我甚至将书中的数据清洗和异常值处理流程图，直接移植到了我们团队的ETL管道设计中，极大地降低了因数据质量问题导致的线上事故率。这本书的叙事风格是渐进式的、强引导性的，它不急于让你掌握最新的深度学习特征提取技术，而是确保你对传统、经典特征工程的理解坚如磐石，这是一种更负责任的教学态度。
评分这本《精通特征工程》确实是数据科学领域的一股清流，它没有被市面上那些动辄长篇大论、堆砌理论的教材所淹没，反而以一种极其务实和深入浅出的方式，为我们揭示了特征工程这一核心环节的精髓。我记得第一次翻开它时，最让我眼前一亮的是作者对于“直觉与量化”结合的阐述。很多时候，我们处理数据时总是在“经验主义”和“数学严谨性”之间摇摆不定，这本书却提供了一套清晰的框架，教你如何将那些看似玄乎的领域知识，转化为可操作、可验证的特征构建步骤。比如，书中对时间序列数据中如何有效提取“季节性”和“趋势性”特征的案例分析，远比我之前读过的任何资料都要细腻。它不是简单地告诉你“要考虑时间”，而是深入到傅里叶变换、差分操作在实际特征提取中的应用边界，甚至讨论了在非均匀采样数据下，如何修正这些传统方法的局限性。那种将理论深度与工程实践完美融合的叙事手法，让人读来酣畅淋漓，仿佛醍醐灌顶，真正体会到“精通”二字并非虚言。
评分这本书的深层魅力在于它对“领域知识嵌入”这一主题的强调。许多人误以为特征工程就是数据转换的数学游戏，但这本书反复提醒读者，最高效的特征往往是业务理解的结晶。书中举了一个金融风控模型的例子，作者没有直接使用复杂的交叉项，而是通过对用户历史交易行为的深度洞察，构造了一个“犹豫期风险评分”特征，这个特征的解释性和预测性远超所有通过Grid Search组合出来的特征。它成功地将“风控专家的经验”这一非结构化信息，通过精心设计的特征工程步骤，转化为模型可以理解的强大信号。这种对人机协作、智慧融入数据的深刻思考，使得《精通特征工程》不仅仅是一本技术手册，更像是一本关于如何系统化地从数据中“提炼智慧”的方法论著作。它的价值在于，它教会你如何用批判性思维去审视数据，而不是盲目地套用工具。
评分我是一名偏爱理论架构的研究生，在寻找一本既能打好基础又不失前沿深度的书时，很多市面上的教材要么过于偏向应用工具介绍，要么就一头扎进复杂的统计推断中无法自拔。《精通特征工程》在我看来，恰好找到了那个完美的平衡点。它对各种特征变换方法背后的统计学原理进行了扎实的铺垫，例如，在讲解离散化处理时，它不仅提到了等宽、等频分箱，还细致对比了基于信息增益和卡方检验的监督式分箱效果的差异，并给出了选择标准。这种细致入微的理论解析，极大地提升了我对“特征重要性”这个概念的理解层次。我不再把特征重要性视为模型训练完成后的一个报告数字，而是将其视为一个迭代优化的反馈循环。对于追求数学严谨性的读者而言，这本书在算法的“白盒”解析上做得非常到位，它让你清楚地看到，每一个特征的构建步骤，都是对潜在数据生成过程的一种有意识的假设和修正。
评分概括性的介绍了特征工程的一些方法，不够深入，而且专有名词很多，代码不错
评分要吃透这本书的内容的前提是对线性代数的熟练掌握，因为这里面涉及到大量术语，虽然有讲解但还是很粗略。给出的代码很简洁实用，内容安排也比较合理。
评分要吃透这本书的内容的前提是对线性代数的熟练掌握，因为这里面涉及到大量术语，虽然有讲解但还是很粗略。给出的代码很简洁实用，内容安排也比较合理。
评分虽然没读完也不配读懂但是感谢分类标签这一章救我于水深火热peace&love我又好起来了嘤嘤嘤
评分虽然没读完也不配读懂但是感谢分类标签这一章救我于水深火热peace&love我又好起来了嘤嘤嘤
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