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一、资源简介
今天给大家分享的是一本特征工程新书《Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics》。特征工程在大数据分析中起着关键作用。没有数据，机器学习和数据挖掘算法就无法工作。如果没有表示基础数据对象的功能，大数据分析则几乎不能实现，并且这些算法的结果质量在很大程度上取决于可用特征的质量。数据通常以各种形式存在，如图像、文本、图形、序列和时间序列。表示数据对象的常见方法是使用特征矢量。即使由特征向量表示的数据可能仍然需要新的有效特征。特征工程涉及满足生成和选择基于特征向量的有效数据表示的需求。

官网：
https://www.crcpress.com/Feature-Engineering-for-Machine-Learning-and-Data-Analytics/Dong-Liu/p/book/9781138744387
二、主要内容
下面是这本书的主要目录：
1. 预览概述
2 文本数据特征工程　
3 视觉数据特征提取学习
4 基于特征的时序分析
5 数据特征流工程
6 序列特征生成与特征工程
7 图与网络特征生成
8 特征选择与评估
9 监督学习中的自动特征工程
10 基于模式的特征生成
11 深度学习特征表示
12 用于社交机器人检测的特征工程
13 用于软件分析的特征生成与工程 
14  Twitter应用特征工程
三、资源分享
同时为了方便大家，我们把最新资料打包好了，可以直接下载哦~
获取方式：
1. 关注我们的公众号“AI遇见机器学习”
2. 后台回复“机器学习特征工程书” 即可以获取资料哈~（建议复制，避免错字）
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