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特征工程方法

学习构造新特征、特征选择和降维方法，提升机器学习模型的预测能力。

数据科学 特征工程 特征选择 ML
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2026-06-16
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文本特征工程

回顾并深入文本特征提取技术，从词袋、TF-IDF 到预训练句子嵌入，以及阅读难度、情感分等统计特征，为 NLP 管道奠基。

人工智能 文本特征 NLP 特征工程
10 0 0
2026-06-14
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图特征工程

学习从原始图数据中提取节点度、中心性、聚类系数等拓扑特征，结合 Node2Vec 等图嵌入生成用于下游 ML 任务的输入。

人工智能 图特征 图嵌入 特征工程
10 0 0
2026-06-14
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时间序列特征构建

系统学习为时间序列数据构建特征，包括滞后项、滚动窗口统计、自相关和傅里叶变换分量，提升时序预测模型的效果。

人工智能 时间序列 特征工程 窗口特征
15 0 0
2026-06-14
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特征工程深入

拓展特征工程视野，涵盖时间序列滑窗聚合、高阶交叉特征、基于嵌入的特征和自动化特征构建，挖掘数据深层信号。

人工智能 特征工程 数据挖掘 特征构造
10 0 0
2026-06-14
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数据挖掘与特征工程实践

系统学习数据预处理、缺失值处理、特征编码与构造方法，使用 Pandas 和 Scikit-learn 提升机器学习模型性能。

数据科学 数据挖掘 特征工程 预处理
12 0 0
2026-06-12
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Scikit-learn 机器学习实践

系统学习 Scikit-learn 工具链，覆盖数据预处理、特征工程、经典算法与模型调优，结合实际数据集完成端到端 ML 项目。

数据科学 Scikit-learn 机器学习 特征工程
10 0 0
2026-06-12