特徵工程-特徵提取
特徵工程
1、資料降維
2、特徵提取
3、特徵選擇
二、特徵提取
特徵提取是一個特徵空間上的變換（對映），可以是線性和非線性的。所以特徵提取與特徵選擇的不同之處在於，特徵提取之後的特徵已經不是原始特徵了，而特徵選擇則是在原始的特徵中選擇出有價值的特徵。既然，特徵提取是一個空間上的對映，那麼特徵提取的問題就變成了選擇合適的投影方向。選擇合適的投影的方向就是必然有一個目標（保持損失最小），即目標函式。特徵提取的方法很多，每一種方法都有因各自的目標不同而有不同的特性，下面筆者目標的形式將特徵提取分為三類：成對保持，單點保持 ，
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2. 特徵工程之特徵選擇
1. 前言 當資料預處理完成後，我們需要選擇有意義的特徵輸入機器學習的演算法和模型進行訓練。 在做資料分析的時候，特徵的來源一般有兩塊，一塊是業務已經整理好各種特徵資料，我們需要去找出適合我們問題需要的特徵；另一塊是我們從業務特徵中自己去尋找高階資料特徵。我們就針對這兩部分來分別討論。 2. 特徵選擇的