Feature Extraction, Construction and Selection pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Liu, Huan (EDT)/ Motoda, Hiroshi (EDT)

出品人:

页数:434

译者:

出版时间:1998-8

价格:$ 450.87

装帧:HRD

isbn号码:9780792381969

丛书系列:

图书标签:

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• 特征提取
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机器学习的基石：深度解析特征的奥秘 在浩瀚的机器学习领域，数据是燃料，算法是引擎，而特征，则是连接两者的关键。它们如同数据的“身份证”，携带着原始信息中最具代表性、最能区分不同样本的属性。正如一位技艺精湛的工匠需要精准的测量工具来雕琢作品，机器学习模型也离不开精心提取、构建和选择的特征。这本书，将带您深入探寻特征工程的核心价值，揭示其在提升模型性能、理解数据本质方面不可替代的作用。 为何特征如此重要？ 试想一下，我们要构建一个模型来识别猫。我们拥有的原始数据可能是成千上万张猫的图片，每张图片都包含数百万个像素点。直接将这些像素值喂给模型，模型会陷入“过拟合”的泥潭，难以学习到猫的通用特征，对新图片识别率低下。此时，特征工程就显得尤为关键。我们可以从中提取诸如“耳朵的形状”、“胡须的长度”、“眼睛的颜色和大小”等信息，这些信息比原始像素点更能概括猫的本质特征，也更易于模型学习。 特征工程并非一个孤立的步骤，它贯穿于整个机器学习流程，与数据的预处理、模型的选择和调优紧密相连。一个精心设计的特征集，能够： 提升模型精度： 好的特征能够更准确地反映数据间的关系，使模型更容易捕捉到模式，从而提高预测或分类的准确性。 降低模型复杂度： 通过提取更有意义的特征，可以减少数据的维度，避免“维度灾难”，使得模型更加轻量级，训练速度更快，也更容易解释。 增强模型鲁棒性： 经过仔细处理的特征能够对噪声和异常值有一定的抵抗力，使得模型在面对真实世界中不完美的data时表现更稳定。 加速模型收敛： 尤其是在深度学习中，优良的特征表示可以使模型的训练过程更加平滑，更快地收敛到最优解。 本书的核心内容预览： 本书将从理论到实践，系统地为您呈现特征工程的完整图景，涵盖以下几个核心维度： 第一部分：特征提取的艺术 – 从原始数据中挖掘宝藏 数值型特征的提取： 统计特征： 探索均值、方差、中位数、分位数等基本统计量在特征提取中的应用，如何用它们来概括数据的分布和趋势。 变化率与趋势： 学习如何从时间序列数据中提取变化率、斜率等，以捕捉动态变化。 多项式特征与交互特征： 深入理解如何通过组合现有特征来创建更复杂、更有表达力的特征，例如，将身高和体重组合成BMI指数。 离散化技术： 掌握将连续型数值转化为离散区间的方法，如分箱（binning）和编码（encoding），以及它们在特定场景下的优势。 文本型特征的提取： 词袋模型（Bag-of-Words）： 理解最基础的文本表示方法，学习如何将文本转化为词频向量。 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）： 深入掌握TF-IDF的原理，学习如何衡量词语在文档和语料库中的重要性。 词嵌入（Word Embeddings）： 探索Word2Vec、GloVe等技术，了解如何将词语映射到低维连续向量空间，捕捉词语间的语义关系。 N-grams： 学习如何考虑词语的顺序，提取短语级别的特征。 图像与音频特征的提取： 图像特征： 介绍SIFT、SURF、HOG等经典图像特征提取算法，以及卷积神经网络（CNN）在图像特征学习中的革命性作用。 音频特征： 讲解MFCC（梅尔频率倒谱系数）、谱图等音频信号的特征表示方法。 类别型特征的提取： 独热编码（One-Hot Encoding）： 学习如何将无序类别变量转化为二进制向量。 标签编码（Label Encoding）： 理解有序类别变量的编码方式。 目标编码（Target Encoding）： 探索如何利用目标变量的信息来编码类别特征，以提高模型性能。 第二部分：特征构建的智慧 – 创造超越原始的洞察 领域知识的应用： 强调将专业领域的知识融入特征构建的重要性，如何通过专家经验发现潜在的、更有价值的特征。 特征交叉与组合： 详细阐述如何巧妙地组合现有特征，产生新的、包含更多信息量的特征，例如，将“购买次数”和“总花费”组合成“平均每次花费”。 特征聚合： 学习如何对一组数据进行聚合，提取出有意义的统计信息，例如，在一个用户数据集中，计算用户过去一周的平均登录次数。 时间序列特征的构建： 深入探讨如何从时间序列数据中构建滞后特征（lag features）、滚动统计特征（rolling statistics）、节假日特征等，以捕捉时间上的依赖性。 图结构特征： 介绍在图神经网络（GNN）等领域中，如何从节点、边和图的结构中提取特征。 第三部分：特征选择的艺术 – 去芜存菁，聚焦核心 特征选择的重要性： 解释为何需要进行特征选择，其对于防止过拟合、提高效率、增强可解释性的关键作用。 过滤（Filter）方法： 相关性度量： 学习使用皮尔逊相关系数、互信息等来衡量特征与目标变量之间的关系。 方差阈值： 介绍如何通过剔除低方差特征来简化模型。 卡方检验（Chi-squared test）： 适用于类别特征与类别目标变量之间的选择。 包装（Wrapper）方法： 递归特征消除（Recursive Feature Elimination - RFE）： 深入理解RFE的迭代过程，如何逐步剔除非重要特征。 特征选择的搜索策略： 探索前进选择（forward selection）、后退消除（backward elimination）等策略。 嵌入（Embedded）方法： L1正则化（Lasso）： 学习L1正则化如何在模型训练过程中自动进行特征选择，将不重要特征的系数压缩至零。 树模型特征重要性： 讲解决策树、随机森林、梯度提升树等模型如何提供特征的重要性评分，帮助我们识别关键特征。 特征选择的评估标准： 讨论如何根据模型性能、计算效率和可解释性来综合评估特征选择的效果。 本书的学习目标： 通过学习本书，您将能够： 深刻理解特征工程在机器学习流程中的核心地位和价值。 掌握多种针对不同数据类型（数值、文本、图像、音频、类别）的特征提取技术。 学会如何运用领域知识和创造性思维来构建更具信息量的特征。 熟练运用各种特征选择方法，有效地筛选出对模型最有贡献的特征。 培养独立解决实际问题中特征工程挑战的能力，从而显著提升机器学习模型的性能。 无论您是初涉机器学习的爱好者，还是经验丰富的算法工程师，本书都将是您在特征工程领域不可多得的参考指南。它将助您拨开数据的迷雾，发掘隐藏在冰山之下的宝藏，为您的机器学习项目奠定坚实的基础。

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坦率地说，这本书的阅读体验是渐进式的，它要求读者具备一定的线性代数和概率论基础，但即便如此，作者的叙述方式也力求平易近人。我对书中关于特征选择的章节印象尤为深刻，作者没有将特征选择简单地归结为过滤法、包裹法和嵌入法这三种经典分类，而是深入探讨了在“模型可解释性”与“预测精度”之间进行权衡的艺术。我记得有一章详细对比了递归特征消除（RFE）在高斯混合模型（GMM）和支持向量机（SVM）中的实际表现差异，并且提供了大量的代码片段来验证这些差异并非纸上谈兵。这种对细节的把控，使得读者可以清晰地看到，不同的选择策略是如何影响最终模型性能的。更值得称赞的是，书中对“特征冗余度”和“特征交互作用”的量化分析方法进行了细致的阐述，这往往是其他同类书籍中容易被忽略的深层次问题。它促使我们跳出简单的“哪个特征重要”的表层思考，转而关注特征组合带来的潜在价值。

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这本书在内容编排上体现出一种强大的逻辑性和层次感，读起来就像是在攀登一座精心设计的知识阶梯。它的开篇部分奠定了一个坚实的数据预处理基础，但与其他教材不同的是，它很快就将重点转移到了更具挑战性的“特征工程”核心领域。我非常赞赏作者在讲解复杂算法时所采用的类比和图示，它们极大地降低了理解门槛。例如，在描述稀疏表示学习时，作者巧妙地运用了“信息压缩与重建”的模型来解释字典学习（Dictionary Learning）的内在机制，这使得原本晦涩的优化问题变得生动起来。此外，书中对“大规模数据下的特征处理”这一前沿议题也进行了适当的探讨，虽然篇幅不长，但提及了分布式计算框架下如何优化特征的加载和转换过程，这对于处理TB级别数据集的工程师来说，无疑是非常及时的提醒。总体而言，它提供了一种从“如何获得特征”到“如何优化特征”再到“如何筛选最优特征”的完整思维闭环。

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这本名为《Feature Extraction, Construction and Selection》的书，在我目前的阅读体验中，确实带来了一些非常独特的视角和实用的操作指南。首先，从整体结构上来看，它并非那种仅仅停留在理论层面的学术著作，而是将复杂的特征工程过程分解成了若干个可操作的步骤，这一点对于初涉数据科学领域的人来说，无疑是一大福音。书中对特征提取的不同方法进行了深入浅出的介绍，尤其是针对高维稀疏数据的一些创新处理技巧，我个人觉得受益匪浅。比如，作者在讲解主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）时，不仅仅给出了数学公式，更结合了实际的工程案例来阐述它们在不同业务场景下的优劣势，这一点远比教科书上的描述要来得直观和实用。我尤其欣赏作者对于特征构建部分的论述，它强调了领域知识与数据驱动相结合的重要性，指出单纯依赖算法是不够的，必须结合业务的深入理解才能创造出真正有价值的新特征。这种务实的态度贯穿全书，使得这本书不仅是一本参考手册，更像是一个经验丰富的数据科学家在手把手地指导你如何高效地完成特征工程的全流程。

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这本书的语言风格是严谨而富有洞察力的，读来令人感到踏实可靠。与其他专注于单一技术流派（比如纯粹的深度学习特征学习）的著作相比，它保持了一种令人尊敬的平衡，对传统统计方法和现代机器学习方法的融合与取舍有着深刻的见解。我尤其喜欢书中对“特征选择中的偏差-方差权衡”所做的专门分析，作者清晰地阐述了过度选择或选择不足特征对模型泛化能力产生的双重负面影响，并提供了具体的量化指标来指导决策。此外，书中对于如何构建“时间序列特征”和“网络结构特征”的章节，虽然只是触及皮毛，但提供的思路非常具有启发性，它引导读者思考如何将特定领域的数据结构转化为可被通用模型接受的数值表示。总而言之，它不是一本让你快速学会套用某个库函数的神奇书籍，而是一本帮助你真正理解数据内在结构和特征价值的工具书，值得反复研读和参考。

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对于长期在机器学习领域摸爬滚打的从业者而言，这本书更像是一份“最佳实践手册”，而不是一本入门教材。我发现自己可以反复查阅其中关于“特征交叉与交互作用”的章节，尤其是作者提出的基于信息增益和互信息来自动发现高阶特征组合的启发式算法。这些方法虽然不一定是全新的，但作者将它们整合在一起，形成了一套系统化的流程，这本身就是一种巨大的贡献。我注意到，书中对特征空间降维的介绍也相当全面，不仅仅关注于全局的降维方法，还特意加入了“局部保持投影”（LPP）等更侧重于保留流形结构的非线性方法，并讨论了这些方法在图像识别和文本嵌入任务中的适用边界。这种对不同场景的细致区分和恰当的适用性分析，体现了作者深厚的实践经验，让人感受到这不是简单地罗列知识点，而是真正在指导实践者如何做出明智的技术选型。

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