关于本课程

特征工程的重要性

特征工程是任何机器学习项目流程中的关键环节。其主要目的是通过各种方法从原始数据中提取有用的特征。长期以来，特征工程一直是机器学习不可或缺的一部分。能否构造出具有区分性的特征，直接关系到最终模型的效果。

在本课程中，我们将聚焦于特征工程的一个子主题：如何从已有的特征/字段/列中创建新的特征。

构造特征非常困难、耗时，且需要专业知识。所谓“应用机器学习”，本质上就是特征工程。——吴恩达

你将从本课程中学到什么？

• 你将学习如何通过组合两个或多个已有特征来构造新特征。
• 你将学习如何从 UNIX 时间戳中提取并构造新特征。
• 你将学习如何以多种方式对类别型特征进行编码。

先修要求

我们希望你具备一些 Python 和机器学习的基础知识。如果暂时不具备，也无需担心。

注意： 如果你不熟悉 sklearn，可以参考课程《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn》。

如果你不熟悉 pandas，可以参考课程《Data Analysis & Processing with Pandas》。