總結

Feature Engineering for Machine Learning in Python

Robert O'Callaghan

Director of Data Science, Ordergroove

第 1 章

• 理解資料型別的方法
• 類別特徵的高效編碼
• 處理連續變數的多種方式

第 2 章

• 找出資料中的缺口
• 處理不完整列的最佳實務
• 發現並處理不需要的字元

第 3 章

• 觀察資料分佈
• 為何與如何調整分佈
• 偵測與移除離群值的實務

第 4 章

• 詞向量的基礎
• Term Frequency Inverse Document Frequency（Tf-idf）的用法
• N-grams 及其相較 bag of words 的優勢

下一步

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Feature Engineering for Machine Learning in Python