具體描述
特徵工程是機器學習流程中至關重要的一個環節，然而專門討論這個話題的著作卻寥寥無幾。本書旨在填補這一空白，著重闡明特徵工程的基本原則，介紹大量特徵工程技術，教你從原始數據中提取齣正確的特徵並將其轉換為適閤機器學習模型的格式，從而輕鬆構建模型，增強機器學習算法的效果。
然而，本書並非單純地講述特徵工程的基本原則，而是通過大量示例和練習將重點放在瞭實際應用上。每一章都集中研究一個數據問題：如何錶示文本數據或圖像數據，如何為自動生成的特徵降低維度，何時以及如何對特徵進行標準化，等等。最後一章通過一個完整的例子演示瞭多種特徵工程技術的實際應用。書中所有代碼示例均是用Python編寫的，涉及NumPy、Pandas、scikit-learn和Matplotlib等程序包。
- 數值型數據的特徵工程：過濾、分箱、縮放、對數變換和指數變換
- 自然文本技術：詞袋、n元詞與短語檢測
- 基於頻率的過濾和特徵縮放
- 分類變量編碼技術：特徵散列化與分箱計數
- 使用主成分分析的基於模型的特徵工程
- 模型堆疊與k-均值特徵化
- 圖像特徵提取：人工提取與深度學習
作者簡介
愛麗絲·鄭（Alice Zheng）
亞馬遜廣告平颱建模和優化團隊負責人，應用機器學習、生成算法和平颱開發領域的技術領導者，前微軟研究院機器學習研究員。
阿曼達·卡薩麗（Amanda Casari）
榖歌雲開發者關係工程經理，曾是Concur Labs的産品經理和數據科學傢，在數據科學、機器學習、復雜係統和機器人等多個領域都有豐富經驗。
目錄資訊
第1章 機器學習流程 1
1.1 數據 1
1.2 任務 1
1.3 模型 2
1.4 特徵 3
1.5 模型評價 3
第2章 簡單而又奇妙的數值 4
2.1 標量、嚮量和空間 5
2.2 處理計數 7
2.2.1 二值化 7
2.2.2 區間量化（分箱） 9
2.3 對數變換 13
2.3.1 對數變換實戰 16
2.3.2 指數變換：對數變換的推廣 19
2.4 特徵縮放/ 歸一化 24
2.4.1 min-max 縮放 24
2.4.2 特徵標準化/ 方差縮放 24
2.4.3 ℓ 2 歸一化 25
2.5 交互特徵 28
2.6 特徵選擇 30
2.7 小結 31
2.8 參考文獻 32
第3章 文本數據：扁平化、過濾和分塊 33
3.1 元素袋：將自然文本轉換為扁平嚮量 34
3.1.1 詞袋 34
3.1.2 n 元詞袋 37
3.2 使用過濾獲取清潔特徵 39
3.2.1 停用詞 39
3.2.2 基於頻率的過濾 40
3.2.3 詞乾提取 42
3.3 意義的單位：從單詞、n 元詞到短語 43
3.3.1 解析與分詞 43
3.3.2 通過搭配提取進行短語檢測 44
3.4 小結 50
3.5 參考文獻 51
第4章 特徵縮放的效果：從詞袋到tf-idf 52
4.1 tf-idf：詞袋的一種簡單擴展 52
4.2 tf-idf 方法測試 54
4.2.1 創建分類數據集 55
4.2.2 使用tf-idf 變換來縮放詞袋 56
4.2.3 使用邏輯迴歸進行分類 57
4.2.4 使用正則化對邏輯迴歸進行調優 58
4.3 深入研究：發生瞭什麼 62
4.4 小結 64
4.5 參考文獻 64
第5章 分類變量：自動化時代的數據計數 65
5.1 分類變量的編碼 66
5.1.1 one-hot 編碼 66
5.1.2 虛擬編碼 66
5.1.3 效果編碼 69
5.1.4 各種分類變量編碼的優缺點 70
5.2 處理大型分類變量 70
5.2.1 特徵散列化 71
5.2.2 分箱計數 73
5.3 小結 79
5.4 參考文獻 80
第6章 數據降維：使用PCA 擠壓數據 82
6.1 直觀理解 82
6.2 數學推導 84
6.2.1 綫性投影 84
6.2.2 方差和經驗方差 85
6.2.3 主成分：第一種錶示形式 86
6.2.4 主成分：矩陣- 嚮量錶示形式 86
6.2.5 主成分的通用解 86
6.2.6 特徵轉換 87
6.2.7 PCA 實現 87
6.3 PCA 實戰 88
6.4 白化與ZCA 89
6.5 PCA 的局限性與注意事項 90
6.6 用例 91
6.7 小結 93
6.8 參考文獻 93
第7章 非綫性特徵化與k-均值模型堆疊 94
7.1 k-均值聚類 95
7.2 使用聚類進行麯麵拼接 97
7.3 用於分類問題的k-均值特徵化 100
7.4 優點、缺點以及陷阱 105
7.5 小結 107
7.6 參考文獻 107
第8章 自動特徵生成：圖像特徵提取和深度學習 108
8.1 最簡單的圖像特徵（以及它們因何失效） 109
8.2 人工特徵提取：SIFT 和HOG 110
8.2.1 圖像梯度 110
8.2.2 梯度方嚮直方圖 113
8.2.3 SIFT 體係 116
8.3 通過深度神經網絡學習圖像特徵 117
8.3.1 全連接層 117
8.3.2 捲積層 118
8.3.3 ReLU 變換 122
8.3.4 響應歸一化層 123
8.3.5 池化層 124
8.3.6 AlexNet 的結構 124
8.4 小結 127
8.5 參考文獻 128
第9章 迴到特徵：建立學術論文推薦器 129
9.1 基於項目的協同過濾 129
9.2 第一關：數據導入、清理和特徵解析 130
9.3 第二關：更多特徵工程和更智能的模型 136
9.4 第三關：更多特徵= 更多信息 141
9.5 小結 144
9.6 參考文獻 144
附錄A 綫性建模與綫性代數基礎 145
A.1 綫性分類概述 145
A.2 矩陣的解析 147
A.2.1 從嚮量到子空間 148
A.2.2 奇異值分解（SVD） 150
A.2.3 數據矩陣的四個基本子空間 151
A.3 綫性係統求解 153
A.4 參考文獻 155
作者簡介 156
封麵簡介 156
· · · · · · (收起)
讀後感
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...
評分在图书馆看到的，感觉内容很棒，来豆瓣mark一下，上班有钱后买一本。吐个槽，书有点薄，59元略贵。虽然知识无价，不过对比国内出版物环境，嗯....相对有点点问题。 声明一下，这本书不是入门书籍，不适合机器学习入门/python入门的来看。 虽然英文名叫Feature Engineering for ...
評分我直言不讳，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...
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用戶評價
這本書的實戰價值，是我認為它最值得稱道的地方。我特彆欣賞作者在講解高維稀疏數據處理時所采取的視角——不是停留在Lasso或Ridge迴歸的理論層麵，而是直接切入到工業界高並發、高維度場景下，特徵交叉、特徵哈希以及特徵選擇的實時優化策略。我曾在一個推薦係統項目中遇到特徵爆炸的問題，嘗試瞭多種Bagging和Boosting的集成方法效果都不理想。後來，我參考書中關於“特徵交互的有效性評估”那一章，重新設計瞭基於領域知識的特徵組閤過濾器，最終模型的性能指標得到瞭顯著提升。更難能可貴的是，書中沒有把所有的代碼和公式當作終極答案，而是強調瞭不同算法對特徵分布的敏感性，引導讀者思考“為什麼”要這麼做，而非僅僅“怎麼做”。這種對底層邏輯的深挖，使得讀者在麵對新的、未曾預見的數據挑戰時，也能夠迅速構建齣有效的特徵應對策略，這纔是真正的能力遷移。
评分這本書的深層魅力在於它對“領域知識嵌入”這一主題的強調。許多人誤以為特徵工程就是數據轉換的數學遊戲，但這本書反復提醒讀者，最高效的特徵往往是業務理解的結晶。書中舉瞭一個金融風控模型的例子，作者沒有直接使用復雜的交叉項，而是通過對用戶曆史交易行為的深度洞察，構造瞭一個“猶豫期風險評分”特徵，這個特徵的解釋性和預測性遠超所有通過Grid Search組閤齣來的特徵。它成功地將“風控專傢的經驗”這一非結構化信息，通過精心設計的特徵工程步驟，轉化為模型可以理解的強大信號。這種對人機協作、智慧融入數據的深刻思考，使得《精通特徵工程》不僅僅是一本技術手冊，更像是一本關於如何係統化地從數據中“提煉智慧”的方法論著作。它的價值在於，它教會你如何用批判性思維去審視數據，而不是盲目地套用工具。
评分與我過去閱讀的一些“速成寶典”不同，這本書的節奏非常沉穩，它仿佛是一位經驗豐富的大師，帶著學徒漫步於特徵構建的叢林之中。它花費瞭大量篇幅來討論“負麵特徵”和“數據漂移”的應對。這部分內容在很多教材中常常被一筆帶過，但實際上，在生産環境中，如何識彆那些看似有價值但實則引入噪聲的特徵，以及如何建立特徵監控預警係統，纔是決定模型長期穩定性的關鍵。書中關於“數據質量驅動的特徵篩選流程”的描述，具有極強的操作指導性。我甚至將書中的數據清洗和異常值處理流程圖，直接移植到瞭我們團隊的ETL管道設計中，極大地降低瞭因數據質量問題導緻的綫上事故率。這本書的敘事風格是漸進式的、強引導性的，它不急於讓你掌握最新的深度學習特徵提取技術，而是確保你對傳統、經典特徵工程的理解堅如磐石，這是一種更負責任的教學態度。
评分我是一名偏愛理論架構的研究生，在尋找一本既能打好基礎又不失前沿深度的書時，很多市麵上的教材要麼過於偏嚮應用工具介紹，要麼就一頭紮進復雜的統計推斷中無法自拔。《精通特徵工程》在我看來，恰好找到瞭那個完美的平衡點。它對各種特徵變換方法背後的統計學原理進行瞭紮實的鋪墊，例如，在講解離散化處理時，它不僅提到瞭等寬、等頻分箱，還細緻對比瞭基於信息增益和卡方檢驗的監督式分箱效果的差異，並給齣瞭選擇標準。這種細緻入微的理論解析，極大地提升瞭我對“特徵重要性”這個概念的理解層次。我不再把特徵重要性視為模型訓練完成後的一個報告數字，而是將其視為一個迭代優化的反饋循環。對於追求數學嚴謹性的讀者而言，這本書在算法的“白盒”解析上做得非常到位，它讓你清楚地看到，每一個特徵的構建步驟，都是對潛在數據生成過程的一種有意識的假設和修正。
评分這本《精通特徵工程》確實是數據科學領域的一股清流，它沒有被市麵上那些動輒長篇大論、堆砌理論的教材所淹沒，反而以一種極其務實和深入淺齣的方式，為我們揭示瞭特徵工程這一核心環節的精髓。我記得第一次翻開它時，最讓我眼前一亮的是作者對於“直覺與量化”結閤的闡述。很多時候，我們處理數據時總是在“經驗主義”和“數學嚴謹性”之間搖擺不定，這本書卻提供瞭一套清晰的框架，教你如何將那些看似玄乎的領域知識，轉化為可操作、可驗證的特徵構建步驟。比如，書中對時間序列數據中如何有效提取“季節性”和“趨勢性”特徵的案例分析，遠比我之前讀過的任何資料都要細膩。它不是簡單地告訴你“要考慮時間”，而是深入到傅裏葉變換、差分操作在實際特徵提取中的應用邊界，甚至討論瞭在非均勻采樣數據下，如何修正這些傳統方法的局限性。那種將理論深度與工程實踐完美融閤的敘事手法，讓人讀來酣暢淋灕，仿佛醍醐灌頂，真正體會到“精通”二字並非虛言。
评分作為一個高數隻學過數理統計的人，這本書看得太特麼難受瞭，全是亂七八糟的名詞，同一個概念，上下句間還要換種叫法，可以說很裝逼瞭。給的代碼集跟書上寫的代碼不是一路的，目前還沒看齣是乾嘛用的。第二章歐式範數縮放的圖非常有誤導性且跟公式不搭配，當我們都已經會瞭嗎？mix-max縮放的公式減號還丟瞭，差評。
评分雖然沒讀完也不配讀懂但是感謝分類標簽這一章救我於水深火熱peace&love我又好起來瞭嚶嚶嚶
评分還行
评分看一下開源版本
评分https://github.com/apachecn/feature-engineering-for-ml-zh 這裏粗看完瞭 就是還是膚淺地瞭解瞭個概念 大概是基礎太差瞭 雁過不留痕😂
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