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《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。本书呈现各种性能提升技巧，涵盖从自然语言处理到时间序列分析等所有主要机器学习子领域。
主要内容
● 识别和实现特征转换
● 用非结构化数据构建ML(机器学习)流程
● 量化并尽量避免ML流程中的偏见
● 使用特征存储构建实时ML流程
● 通过操纵输入数据来增强现有ML流程
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