书本结构与框架：
第1章~第5章
机器学习流水线：探索性数据分析→ 特征理解→ 特征增强→ 特征构建→ 特征选择
第6章~第7章
特征提取：特征转换+ 特征学习
第8章为案例分析，包含面部识别和酒店评论两个实战案例。
1.特征工程简介
数据科学家花80%以上时间用来获取、清洗和组织数据，超过75%的人表示，准备数据是流程中最不愉快的部分。
- 特征工程是将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征，从而提高机器学习性能的过程。
- 属性一般是表格数据的列，特征一般只指代对机器学习算法有益的属性。
- 特征工程的评估：以提高机器学习效果作为结果导向，来评估特征工程是否有效。
监督学习（预测分析）：
回归：预测定量数据，使用均方误差MSE；
分类：使用准确率等指标。
无监督学习（将数据按特征行为进行分类）：
聚类：用轮廓系数silhousette_score；
统计检验：用相关系数、t检验、卡方检验等评估转换后的效果。
2.特征理解：我的数据集里有什么
- 非结构化数据：没有组织结构，看起来只有一团数据，或只有一个特征，需要通过转换变为结构化。
- 结构化数据：以表格形式组织，行是观察值，列是特征。
- 定性数据：类别，描述某样东西的性质。
- 定类等级：按名称分类，使用条形图/饼图进行可视化。
- 定序等级：有自然排序属性，可计算中位数和百分位数，可用条形图/饼图、茎叶图、箱线图进行可视化。
- 定量数据：数值，衡量某样东西的数量。
- 定距等级：对数值的加减计算，得到均值和标准差，可用条形图/饼图、茎叶图、箱线图、直方图。
- 定比等级：对数值的乘除运算，得到倍数和比例，可用茎叶图、箱线图、直方图。
3.特征增强：清洗数据
- 识别数据中的缺失值：探索性数据分析：可视化+缺失值统计+描述性统计，常见缺失值填充：0、unknow、？
- 处理数据集中的缺失值：
- 删除有害的行：删除脏数据并不完全是特征工程，清洗方便，快速探索；
- 填充缺失值：均值、中位数
- fillna/Imputer填充缺失值；
- 在机器学习流水中填充值。
- 标准化和归一化：
- z分数标准化：减去均值 / 标准差；
- min-max标准化：减去最小值 / 减去最大值；
- 行归一标准化：保证每行都为单位范数。（采用L2范数，保证每行所有值的平方和等于1）。
4.特征构建：我能生成新特征吗
- 填充分类特征：找出一列中最常见的值来填充。
- 编码分类特征：
1. 定类等级的编码：将数据转化为虚拟变量：0或1；
2. 定序等级的编码：根据顺序，映射序号0、1、2...；
3. 将连续特征分箱：将数值数据转换为分类变量。
- 扩展数值特征：将原有的列进行乘积，衍生多项式特征交互。
- 针对文本特征的构建：
- 词袋法：通过单词的出现来描述文档，重复度高的单词更重要；
- 词袋法的3个步骤：分词 → 计数 → 归一化（将词项在大多数文档中的重要性按逆序排列）；
- CountVectorizer：将文本列转换为矩阵，列为词项，单元值为每个文档中词项的次数；
- TF-IDF向量化器：对单词给出权重，来表示其重要性；
- TF：衡量词在文档中出现的频率，一般会对词频进行归一化；
- IDF：衡量词的重要性，减少常见词的权重，加大稀有词的权重。
5.特征选择：对坏属性说不
- 在特征工程中实现更好的性能：
1. 分类任务的性能指标：真阳性率和假阳性率、灵敏度和特异性等；
2. 回归任务的性能指标：平均绝对误差、R平方等；
3. 和预测性不相关的其它性能：训练时长、预测新实例的时长、需要持久化的数据大小。
- 特征选择的类型：
- 基于统计的特征选择（单变量方法）：
1. 使用皮尔逊相关系数：与响应变量越相关，特征就越有用；
2. 使用假设检验：p值越低，特征与响应变量有关联的概率越大。
- 基于模型的特征选择：
1. 基于树模型：拟合决策树并输出重要性；
2. 线性模型和正则化：
- L1正则化（lasso正则化）：将不显著特征的系数降为0；
- L2正则化（岭正则化）：将不显著特征的系数变得非常小；
- 线性模型：常用logistics模拟和线性SVC模型。
- 选用正确特征的选择方法：
- 分类特征：SelectKBest，用卡方或者基于树的选择器；
- 定量特征：用线性模型和基于相关性的选择器效果更好；
- 二元分类问题：SelectFromModel和SVC效果更好。
6.特征转换：数学显神通
- 维度压缩的区别：特征转换、特征选择与特征构建
- 特征选择：仅限于从原始列中选择特征，降维原理是隔离信号列和忽略噪声列；
- 特征转换：改变数据内部结构的算法，构建数学上更优的超级列，用更少的的列解释数据点；
- 特征构建：用几个列之间的简单操作（加减乘除等）构造新的列，从中捕获有效的交互特征。
- 主成分分析PCA：无监督任务，不需要响应变量进行投影/转换
将多个相关特征的数据集投影到相关特征较少的坐标系上；
新的、不相关的特征（超级列）叫做主成分，本质上所有主成分相互垂直，彼此线性无关；
原理：利用协方差矩阵的特征值分解；
过程：一般建议在缩放数据上使用协方差矩阵，如果特征的尺度类似，也可以使用相关矩阵。
1. 创建数据集的协方差矩阵；
2. 计算协方差矩阵的特征值；
3. 保留前k个特征值（按特征值降序排列）；
4. 用保留的特征向量转换新的数据点。
* scikit-learn的PCA会在预测阶段将数据中心化，所以和手动计算过程数据不一样。
- 线性判别分析LDA：有监督任务，一般用作分类流水线的预处理步骤；
LDA不会专注于数据方差，而是优化低维空间，以获得最佳的类别可分性；
基于类别可分性的分类有助于避免机器学习流水线的过拟合，LDA也会降低计算成本；
原理：计算类内和类间散布矩阵的特征值和特征向量；
过程：判别式与数据的方差基本垂直，符合类别分离的情况
1. 计算每个类别的均值向量；
2. 计算类内和类间的散布矩阵；
3. 计算类内和类间矩阵的特征值和特征向量；
4. 降序排列特征值，保留前k个特征向量；
5. 使用前几个特征向量将数据投影到新空间。
PCA与LDA：在流水线中会一同使用，局限是都为线性转换，只能创建线性的边界。
7.特征学习：以AI促AI
- 数据的参数假设：算法对数据形状的基本假设，特征学习算法能去除算法假设，依赖于随机学习。
- 特征提取：
- 特征转换：PCA、LDA，基于数据可以进行特征值分解，为线性变换；
- 特征学习：绕过参数假设，使用复杂的算法，一般使用深度学习；
- 受限玻尔兹曼机（RBM）：无监督的特征学习算法，使用概率模型学习新特征，RBM提取的特征在线性模型中效果最佳。
浅层（2层：可见层+隐藏层）的神经网络；
可以学习比初始输入更少或更多的特征，要学习的特征数量取决于要解决的问题；
限制：不允许任何层内通信，每个节点可以独立地创造权重和偏差。
- 学习文本特征——词向量
- CountVectorizer和TF-IDF中，文档只是单词的集合；而学习文本特征关注上下文的处理；
- 词嵌入：帮助机器理解上下文的一种方法，单词n维特征空间中的向量化，n是单词潜在特征的数量；
- 上下文随语料库的变化而不同，静态的词嵌入不一定是最有用的；
- 词嵌入依赖于学习的语料库。
- Word2vec：出自Google，通过深度学习进行学习；
- GloVe：出自斯坦福大学，通过一系列矩阵统计进行学习。
书本中的案例和python代码下载：
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