Feature Engineering for Machine Learning Models pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:O′Reilly

作者:Alice Zheng

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:2017-12-31

价格:GBP 34.50

装帧:Paperback

isbn号码:9781491953242

丛书系列:

图书标签:

机器学习
特征工程
数据科学
数据分析
ML
计算机
大数据
数据挖掘
Feature Engineering
Machine Learning
Data Science
Model Optimization
Predictive Analytics
Data Transformation
Algorithm Design
Statistical Methods
Data Preprocessing
Engineering

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具体描述

特征工程对于应用机器学习来说是基础的，但是使用域知识来加强你的预测模型既困难成本又高。为了弥补特征工程现有资料的不足，本书将会为初中级数据科学家讲解如何处理这项广泛应用却鲜见讨论的技术。

作者Alic Zheng会讲解常用的练习和数学原理，以帮助工程师分析新数据和任务的特征。如果你理解基本的机器学习概念，如有监督学习和无监督学习，那么你已经准备好学习本书了。你不仅会学习到如何以一种系统化和原理化的方式部署特征工程，并且还会学习如何更好地实践数据科学。

智械觉醒：算法深层理解与创新实践在数据爆炸的时代，算法的每一次飞跃，都离不开对其“灵魂”的深度挖掘与精心雕琢。本书并非直接聚焦于特定的特征工程技术，而是旨在揭示支撑机器学习模型强大能力的底层逻辑、思维方式与前沿探索。我们将一同潜入算法的“黑箱”，理解其运作的每一个环节，从中汲取灵感，并在此基础上构建更具洞察力、更鲁棒、更具前瞻性的智能系统。第一部分：算法的哲学基石与演进脉络在进入具体的模型构建之前，我们首先需要站在更高的维度审视算法的本质。本部分将深入探讨人工智能哲学中的几个核心命题：智能是什么？学习的本质是什么？数据与算法的关系该如何界定？我们将追溯算法思想的起源，从早期的逻辑推理、专家系统，到如今深度学习的浪潮，梳理其演进的关键节点与核心驱动力。理解这些历史脉络，有助于我们认识到当前算法的优势与局限，从而避免陷入“为技术而技术”的误区，而是能以更宏观的视角看待问题，找到创新的突破口。智能的边界与可计算性：我们将讨论图灵测试、强人工智能与弱人工智能的区别，以及计算理论在理解智能边界方面的作用。这有助于我们区分哪些问题是算法可以解决的，哪些则可能超出了现有算法的范畴，从而指导我们选择合适的工具和方法。学习的范式：从符号学习、连接主义，到统计学习、强化学习，我们将剖析不同学习范式的哲学内涵和适用场景。理解不同学习范式背后的假设与约束，将帮助我们在面对复杂问题时，选择最贴合的理论框架，而不是盲目套用流行模型。数据驱动与模型驱动的辩证统一：数据是算法的“食粮”，但模型也是我们理解世界、组织信息的“认知框架”。我们将探讨如何在这种辩证关系中找到平衡，如何通过模型反哺数据理解，又如何通过数据洞察优化模型结构，实现协同进化。算法的生命周期与进化路径：任何算法都不是一成不变的，它们都在不断地发展与迭代。我们将回顾一些经典算法的诞生、演进与衰落，分析其成功与失败的原因，从中提炼出算法创新的一般规律，为未来的算法设计提供借鉴。第二部分：模型内在机制的深度解析本书的核心在于“理解”而非“堆砌”。在这一部分，我们将以剖析“黑箱”为目标，深入探究各类主流机器学习模型的核心机制。我们不满足于停留在API调用层面，而是会追根溯源，理解模型内部的数学原理、计算流程以及它们如何从数据中学习并做出决策。线性模型与几何直觉：以线性回归、逻辑回归为起点，我们将用几何的视角来理解高维空间中的决策边界、梯度下降的优化路径。理解这些基本模型，是理解更复杂模型的基础，例如，理解线性模型的局限性，才能更好地理解非线性模型为何必要。树模型与决策的艺术：决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）的构建逻辑、剪枝策略、集成学习的原理都将是深入剖析的对象。我们将探讨它们如何模拟人类的决策过程，以及它们为何在许多结构化数据任务中表现出色。核方法与特征空间的变换：支持向量机（SVM）的核技巧是理解非线性分类的关键。我们将深入讲解核函数的原理，以及它如何将低维数据映射到高维空间，使得原本不可分的数据变得可分，从而揭示其强大的泛化能力。神经网络的万花筒：从多层感知机（MLP）到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等，我们将逐一揭示其神经元、激活函数、层级结构、权重更新的原理。我们将特别关注不同类型网络在处理不同类型数据（图像、文本、序列）时的优势，以及它们背后的信息传递与特征提取机制。概率图模型与不确定性的量化：贝叶斯网络、马尔可夫随机场等概率图模型在处理复杂概率关系和不确定性问题时具有独特优势。我们将探讨它们如何表示变量之间的依赖关系，以及如何在推理过程中进行概率计算。第三部分：构建智能系统的思维模型与创新框架掌握了算法的底层逻辑后，我们便能跳出固定的模型框架，以更具创造性的方式来构建智能系统。这一部分将侧重于培养解决实际问题的思维模式，并提供一套通用的创新框架。问题建模的艺术：如何将一个现实世界的问题转化为机器学习可以解决的形式？我们将探讨不同类型问题的数学建模方法，例如分类、回归、聚类、异常检测、排序等。理解问题的本质，才能选择最合适的算法和评估指标。从数据到洞察的思维链：数据收集、清洗、探索性分析（EDA）的过程并非简单的技术操作，而是一个深度理解数据、发现潜在规律的思维过程。我们将强调数据可视化、统计分析在挖掘数据信息中的作用，以及如何从中提炼出对模型构建至关重要的线索。度量与优化的智慧：评估模型的好坏需要恰当的度量标准，而优化模型则需要精妙的策略。我们将讨论各种评估指标（准确率、召回率、F1分数、AUC、RMSE等）的适用场景和局限性，以及如何通过超参数调优、模型集成、正则化等方法来提升模型的性能和泛化能力。模型的可解释性与可靠性：在追求模型性能的同时，我们不能忽视其可解释性和可靠性。我们将探讨如何理解模型的决策过程（如SHAP, LIME等），如何识别和处理数据偏差，以及如何构建稳健、可信赖的智能系统。跨领域迁移与组合创新：任何领域的成功经验都可能为其他领域提供灵感。我们将探讨如何将不同领域、不同算法的优秀思想进行融合与迁移，创造出更具前瞻性的解决方案。这包括但不限于迁移学习、多模态学习、联邦学习等。思考模型局限与未来方向：任何模型都有其局限性。我们将鼓励读者批判性地审视当前算法的不足，并在此基础上展望未来的发展方向。例如，如何处理小样本学习、无监督学习的瓶颈，如何构建更具常识推理能力的AI，以及如何应对模型在动态环境中可能出现的性能衰减等问题。本书的目的，是赋能读者成为能够“思考”算法的人，而非仅仅是“使用”算法的人。通过深入理解算法的内在机制，掌握构建智能系统的思维模型，您将能够应对日益复杂的数据挑战，发现新的技术前沿，并最终在智能时代的核心领域，做出真正有影响力的贡献。

作者简介

Alice是一家位于西雅图的提供可扩展数据分析工具的创业公司GraphLab的数据科学部门的负责人。Alice喜欢处理数据，以方便他人能够使用数据。她是一名在机器学习领域的工具开发者和专家。她的研究领域有软件诊断、计算机网络安全以及社会网络分析。在加入GraphLab之前，她作为一名研究院就职于在Redmond的微软研究院。她拥有数学专业的文学学士学位以及计算机科学的博士学位，两者皆获得与加州大学伯克利分校。

目录信息

Chapter 1 Introduction
Chapter 2 Fancy Tricks with Simple Numbers
Chapter 3 Basic Feature Engineering for Text Data: Flatten and Filter
Chapter 4 The Effects of Feature Scaling: From Bag-of-Words to Tf-Idf
Chapter 5 Counts and Categorical Variables: Counting Eggs in the Age of Robotic Chickens
Chapter 6 Dimensionality Reduction: Squashing the Data Pancake with PCA
Chapter 7 Non-Linear Featurization and Model Stacking
Chapter 8 Automating the Featurizer: Image Feature Extraction and Deep Learning
Appendix A Linear Modeling and Linear Algebra Basics
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

https://github.com/apachecn/feature-engineering-for-ml-zh ==========================================================================================================================================================

评分☆☆☆☆☆

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...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人印象深刻，尤其是在处理高维数据和非线性特征转换方面，提供了许多创新性的思路。我特别欣赏作者在构建交互特征时的系统性方法论。书中详细介绍了如何利用领域知识（Domain Knowledge）来指导特征的组合，而不仅仅是依赖于算法的自动发现。例如，在推荐系统应用的章节中，作者展示了如何通过构建用户行为序列的交叉特征来捕捉用户的动态偏好，这在很多同类书籍中是很少见到的深入探讨。另外，书中对特征选择算法的梳理也做得非常到位，从过滤法（Filter Methods）到包裹法（Wrapper Methods）再到嵌入法（Embedded Methods），每种方法的适用场景和计算复杂度都被清晰地对比分析。我尝试按照书中的步骤，使用递归特征消除（RFE）对一个实际数据集进行了实验，结果发现通过作者推荐的参数调整策略，模型的性能得到了显著提升，这直接证明了书中方法的实用价值。这种深入挖掘细节并提供实操指导的写作风格，使这本书成为了我案头不可或缺的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我感受到了一种强烈的、对细节的执着追求。作者在描述每一个技术点时，都力求精确无误，这从侧面反映了作者深厚的理论功底和丰富的实战经验。其中关于时间序列数据特征工程的章节给我留下了特别深刻的印象。它没有停留在传统的滞后特征（Lag Features）和滑动窗口统计量上，而是更进一步地探讨了如何从时间序列中提取频率域特征（如傅里叶变换系数）以及如何利用更复杂的模型（如基于Attention机制的特征提取器）来自动学习时间依赖性。这种前沿内容的引入，让这本书保持了与时俱进的活力。我发现自己过去在处理时间序列问题时，往往陷入了固定的思维模式，而这本书则成功地打破了这种局限，引导我去思考更多元的特征表达方式。书中的图表绘制得非常精美且信息量大，许多复杂的数学公式推导都配有直观的几何解释，这大大降低了理解门槛，让即便是初学者也能逐步跟上作者的思路。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的价值远超我最初的预期。它成功地填补了我在特定领域知识上的空白，特别是关于如何系统化地构建和管理特征库方面的内容。作者提出的特征存储和重用策略非常具有前瞻性，强调了特征工程的“工程化”属性，而非仅仅是模型训练前的临时性工作。书中详尽介绍了如何利用特征存储平台（Feature Stores）来确保训练和推理环境中的特征一致性，这是一个在工业界越来越受到重视的话题。此外，书中对特征重要性评估的深入剖析也值得称赞，它不仅讨论了基于树模型的内置重要性指标，还涵盖了更通用的如SHAP值和Permutation Importance等模型不可知方法，并细致地解释了它们各自的局限性。这本书的整体论调是严谨而不失鼓励性的，它不仅提供了工具箱，更重要的是，培养了读者一种结构化、系统化的特征思维模式，这对于任何希望在机器学习领域走得更远的人来说，都是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏把握得非常巧妙，它不像某些技术书籍那样堆砌概念，而是通过一系列精心设计的案例研究（Case Studies）来串联起整个特征工程的流程。每一个案例都仿佛是一场完整的项目实战，从原始数据的导入、初步探索，到特征的清洗、转换、创造，直至最终特征集的评估和优化，作者都进行了详尽的复盘和讲解。这种“项目驱动”的学习方式对我非常有吸引力，它让我能够清晰地看到每一个单独的技术点是如何融入到宏大的建模目标中的。例如，在关于异常值处理的章节中，作者没有简单地介绍Tukey's fences或Z-score方法，而是结合一个客户流失预测的案例，讨论了在不平衡数据集下，如何权衡去除异常值对模型鲁棒性和性能的影响。这种贴近商业场景的讨论，使得书中的技术不再是孤立的工具，而是解决实际业务问题的利器。它教会我的，不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这样做”，这才是区分一本优秀技术著作和普通参考书的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计确实很吸引人，封面采用了深邃的蓝色调，搭配简洁的白色字体，给人一种专业而又沉稳的感觉。当我第一次翻开它时，首先注意到的就是其清晰的排版和合理的章节划分。作者在引言部分就明确阐述了构建有效机器学习模型的关键性，并强调了数据预处理和特征工程的至关重要性。尽管我对机器学习领域有所涉猎，但这本书在阐述复杂概念时，依然保持了极高的易读性。例如，在讲解如何处理类别特征时，书中不仅介绍了独热编码（One-Hot Encoding）的基础应用，还深入探讨了Target Encoding在特定场景下的优劣势，并通过具体的代码示例展示了其实施过程。这种理论与实践相结合的叙述方式，极大地帮助我巩固了对各种编码技术的理解。此外，书中对缺失值处理方法的讨论也颇为详尽，从简单的均值/中位数填充到更复杂的基于模型预测的插补方法，作者都给出了详尽的分析，这对于我在处理真实世界数据时提供了非常有价值的参考方向。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师在身边耐心指导，让我对后续的建模工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

常见的特征处理trick介绍的还比较系统。

评分☆☆☆☆☆

需要复习线性代数

评分☆☆☆☆☆

基本都是跳着看的，太啰嗦了。。

评分☆☆☆☆☆

这本书好像改名叫mastering feature engineering了？对于入门者来说讲得比较系统，对于我这小白来说查缺补漏温故知新，对bin-counting很有兴趣，可惜没有找到可用的代码。先knearset cluster features再建立linear model可在某些情况下匹敌ensemble models，下次试试。

评分☆☆☆☆☆

practical feature engineering with some mathematical explanations