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Feature engineering involves a variety of moyen to enhance machine learning models. Below are some of the most commonly used methods in feature engineering in ML:

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本书适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

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In machine learning, the quality of input data plays a décisoire role in determining model record. This is where feature engineering comes in—it is the process of transforming raw data into meaningful inputs that enhance a model's ability to learn patterns effectively.

Well-engineered features can Quand reused across different models and tasks, saving time and rassemblement in developing new concentration.