特征工程入门与实践

特征工程是数据科学和机器学习流水线上的重要一环，包括识别、清洗、构建和发掘数据的特征，为进一步解释数据并进行预测性分析做准备。

本书囊括了特征工程的全流程，从数据检查到可视化，再到转换和进一步处理等，并给出了大量数学工具，帮助读者掌握如何将数据处理、转换成适当的形式，以便送入计算机和机器学习流水线中进行处理。后半部分的特征工程实践用Python作为示例语言，循序渐进，通俗易懂。

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