[問題] 徵推薦特徵篩選(統計的也可)的課程或書

[ILYY (懶覺青)]

小弟平常論文是針對deep learning方面

但對ML的資料分析也很有興趣

今天參加MLOps座談會後發現特徵工程還是很多不懂

尤其是以統計的方式非常缺乏

因此對特徵工程想更深一步了解

但對要怎麼下手有點找不到方向


之前有看過林軒田老師的ML課程

也已有看過並實作過 特徵工程不再難 這一本書

想徵求推薦再進一步針對特徵工程尤其是統計方面的課程 學習資源 書

或是在特徵工程方面講解得很不錯的ML資源也可以

謝謝大家

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https://i.imgur.com/iRcI7DB.jpg
要再來一次嗎?

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.239.36.158 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1608836761.A.180.html
推 davidwales: https://d2l.ai/d2l-en.pdf
→ davidwales: 不好意思 推錯 我以為你是要找deep learning的資源
有推薦都很好XD
這份文件寫得很全面 對DL學習很有幫助!!
※ 編輯: ILYY (36.239.37.136 臺灣), 12/25/2020 10:46:06
推 aassdd926: https://vinta.ws/code/feature-engineering.html 這
→ aassdd926: 網誌蠻完整的
推 ruokcnn: 特徵工程還是回到domain knowhow比較有幫助
推 yoyololicon: 同意 domain knowledge比較重要
推 davidwales: 希望沒有理解錯誤 特徵選取不就是在做非監督學習嗎?
→ davidwales: 非監督學習是一個很大的領域 裡面用的方法也千奇百怪
→ davidwales: 但重點就是"數據降維"和"分類"
→ davidwales: 數據降維就是找一個特殊的"表象"空間 在這個表象空間
→ davidwales: 你的課題可以被有效率的做處理和理解
→ davidwales: "分類" 或是集群分析 就是在找數據間可能的"結構"
→ davidwales: "降維"和"分群"這兩個課題其實有點不太一樣
→ davidwales: 能否更具體問你比較想了解的是"非監督學習"的哪一塊?
→ davidwales: 像"分類"這事 其實統計學領域很早就在發展各種方法了
→ davidwales:    "分群"
謝謝大大的提點 這些就是我想知道的
但完全概念太模糊才會講得不清楚
大大的整理讓我方向明確很多 非常感謝
※ 編輯: ILYY (101.12.26.20 臺灣), 01/28/2021 16:07:38
推 davidwales: 不客氣喔^^