百面机器学习—1. 特征工程资源文件介绍
本资源文件提供了关于“百面机器学习—1. 特征工程”的详细内容，涵盖了特征工程中的关键概念和方法。特征工程是机器学习中至关重要的一环，通过对原始数据进行处理和转换，提取出对模型训练有用的特征，从而提高模型的性能和准确性。
内容概述
本资源文件详细探讨了以下几个方面的内容：
- 特征归一化：
- 线性函数归一化（Min-Max Scaling）
- 零均值归一化（标准化）
- 归一化的意义和方法
- 类别型特征的处理：
- 二进制编码
- 独热编码（One-Hot Encoding）
- 高维组合特征的策略：
- 如何有效地找到组合特征
- 文本表示模型：
- 词袋模型（Bag of Words）
- N-gram模型
- 主题模型
- 词嵌入（Word Embedding）
- 图像数据不足的解决方案：
- 数据扩充（Data Augmentation）
- 迁移学习（Transfer Learning）
适用人群
本资源文件适合以下人群阅读和学习：
- 机器学习初学者，希望了解特征工程的基础知识。
- 有一定机器学习经验的开发者，希望深入了解特征工程的高级技巧。
- 数据科学家和研究人员，需要参考特征工程的具体方法和实现。
使用建议
建议读者在阅读本资源文件时，结合实际项目进行实践，通过动手操作来加深对特征工程的理解。同时，可以参考其他相关文献和资料，进一步扩展知识面。
贡献与反馈
如果您在使用本资源文件过程中有任何问题或建议，欢迎通过相关渠道进行反馈。我们非常乐意听取您的意见，并不断改进和完善资源内容。
希望本资源文件能够帮助您在机器学习的道路上更进一步！