欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远
- 原文：Feature Engineering for Machine Learning (Early Release)（注册后可阅读）
- ApacheCN - 学习机器学习群【629470233】
- Machine Learning in Action（机器学习实战）| ApacheCN（apache中文网）
- @SeanCheney 翻译的利用 Python 进行数据分析·第二版
- 一、引言
- 二、简单数字的花式技巧
- 三、文本数据：展开、过滤和分块
- 四、特征缩放的效果：从词袋到 TF-IDF
- 五、类别变量：机器鸡时代的鸡蛋计数
- 六、降维：使用 PCA 摊数据饼
- 七、非线性特征提取和模型堆叠
- 八、自动化特征提取器：图像特征提取和深度学习
- 九、回到特征：将它们放到一起
- 附录、线性模型和线性代数基础
- @飞龙: 562826179
| 标题 | 译者 | 校对 |
|---|---|---|
| 一、引言 | ||
| 二、简单数字的花式技巧 | ||
| 三、文本数据：展开、过滤和分块 | ||
| 四、特征缩放的效果：从词袋到 TF-IDF | ||
| 五、类别变量：机器鸡时代的鸡蛋计数 | ||
| 六、降维：使用 PCA 摊数据饼 | ||
| 七、非线性特征提取和模型堆叠 | @friedhelm739 | |
| 八、自动化特征提取器：图像特征提取和深度学习 | @friedhelm739 | |
| 九、回到特征：将它们放到一起 | ||
| 附录、线性模型和线性代数基础 |
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