機器學習--特徵工程1
之前面試遇到過好幾次特徵工程的理解，學習一下特徵工程系列知識
參考地址：
1.特徵工程定義
資料和特徵決定了機器學習的上限，而模型和演算法只是逼近這個上限而已。最大限度地從原始資料中提取特徵以供演算法和模型使用
特徵工程主要知識點如下所示:
2.sklearn.preprocessing
結合sklearn來學習一下資料的預處理過程：
安裝 pip install -U scikit-learn
資料的標準化處理：大多數scikit庫都需要將資料進行標準化處理：
Gaussian with zero mean and unit variance 均值為0 單位方差的高斯分佈資料
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機器學習--特徵工程0
之前面試遇到過好幾次特徵工程的理解，學習一下特徵工程系列知識 參考地址： https://www.cnblogs.com/peizhe123/p/7412364.html https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html
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