通过“特征工程”技术，可优化训练数据，提升机器学流程的输出效果！“特征工程”基于现有数据设计相关的输入变量，由此简化训练过程，增强模型能。调整超参数或模型的效果都不如特征工程；特征工程通过改变数据流程，大幅提升了能。特征工程训练营将列举6个实践项目，引导你利用特征工程优化训练数据。每章探讨一个代码驱动的新案例，涉及金融、医疗等行业。你将学会清洗和转换数据，减轻偏见。本书呈现各种能提升，涵盖从自然语言处理到时间序列分析等所有主要机器学子领域。主要内容识别和实现特征转换用非结构化数据构建ml（机器学）流程量化并尽量避ml流程中的偏见使用特征存储构建实时ml流程通过纵输入数据来增强现有ml流程读者对象本书面向熟悉python且经验丰富的ml工程师。