特征工程是机器学习流程中至关重要的一个环节，然而专门讨论这个话题的著作却寥寥无几。本书旨在填补这一空白，着重阐明特征工程的基本原则，介绍大量特征工程技术，教你从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格式，从而轻松构建模型，增强机器学习算法的效果。

然而，本书并非单纯地讲述特征工程的基本原则，而是通过大量示例和练习将重点放在了实际应用上。每一章都集中研究一个数据问题：如何表示文本数据或图像数据，如何为自动生成的特征降低维度，何时以及如何对特征进行标准化，等等。最后一章通过一个完整的例子演示了多种特征工程技术的实际应用。书中所有代码示例均是用 Python 编写的，涉及 NumPy、Pandas、scikit-learn 和 Matplotlib 等程序包。