特征工程入门与实践经典语录及段落句子摘抄

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尝试在Spark上引入一些数据可视化包，将一些典型的分析图表进行呈现。 #python import matplotlib.pyplot import seaborn 直方图、热力图

特征理解：学习如何识别定量数据和定性数据。 特征增强：清洗和填充缺失值，最大化数据集的价值。 特征选择：通过统计方法选择一部分特征，以减少数据噪声。特征构建：构建新的特征，探索特征间的联系。 特征转换：提取数据中的隐藏结构，用数学方法转换数据集、增强效果。 特征学习：利用深度学习的力量，以全新的视角看待数据，从而揭示新的问题，并予以解决。