技术标签： 语言模型 编程实践 人工智能 自然语言处理 架构设计 Python实战 开发语言
作者：禅与计算机程序设计艺术
是人工智能领域的一个分支，其目的是通过训练算法模型对输入数据进行预测或分类，从而实现智能化的行为。目前，机器学习已经成为当今最火热的话题之一。无论是在医疗健康、金融、图像识别、文本处理、推荐系统、安全运维等方面，都可以利用机器学习进行高效自动化。
机器学习的应用非常广泛，包括但不限于图像识别、文本处理、生物信息分析、互联网搜索推荐、垃圾邮件过滤、产品销售预测、语音识别、智能助手等。在这些应用中，特征工程(Feature engineering)是一个十分重要的环节。它用于提取有效的信息和模式，并对特征进行转换、筛选和处理。
本文将给出《Feature Engineering for Machine Learning in Python》的导读，作者张超，Data Scientist, University of British Columbia (Vancouver)。
特征工程主要用来处理、提取数据的有效特征，使得机器学习算法能够更好地学习到数据的规律性，进而进行预测或分类。然而，现实世界的数据往往存在复杂、多样的特征，并且这些特征本身也是高度非线性、不平衡的。因此，如何从原始数据中获取有效且有意义的特征至关重要。
一般来说，特征工程包含以下几类方法：
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