https://github.com/YC-Coder-Chen/feature-engineering-handbook

特征工程在机器学习中的重要性不言而喻，恰当的特征工程能显著提升机器学习模型性能。我们在 Github 上整理编写了一份系统的特征工程教程，供大家参考学习。...

红色石头给大家介绍了《Scikit-Learn 和 TensorFlow 机器学习指南》第1次学习笔记。内容很干，翻译的质量红色石头自认为还是不错的，翻译的同时也会取舍或增加一些内容，尽量把主要内容提炼出来，希望能帮到大家学习这本书。...

在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子；在转化后台里，我们根据用户的绘本购买记录，为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。...

特征工程在传统的机器学习中是非常重要的一个步骤，我们对机器学习算法的优化通常是有限的。如果在完成任务时发现不管怎么优化算法得到的结果都不满意，这个时候就可以考虑回头在做一下特征工程。...

时间序列分析是一类经典问题，常见的场景需求包括时序预测、时序分裂、时序聚类、异常检测等。作为一名算法工程师，当调包遇上时间序列，有哪些好用的工具包呢？本篇首先介绍3个：tsfresh、tslearn、sktime。...

时隔两年，这篇决赛方案梳理悄然登场，主要针对前十名的方案进行学习，17的腾讯赛算法是比较早的ctr比赛，很多方法都值得借鉴，同时也不乏有经典的操作。当时的我还没有开始参加数据竞赛，不过在之后的比赛中，也常分析这场经典赛...

首先很幸运能和杰少、林有夕成为队友，与你们一起比赛真是件无比轻松的事情。同时希望我的分享与总结能给大家带来些许帮助，并且一起交流学习。...

维持和发展信用关系，是保护社会经济秩序的重要前提。随着金融市场的发展，信贷业务日益增多，金融机构迫切需要了解信贷主体的信息情况，对信贷资产的安全性、信贷主体的偿债能力给与科学评价，最大限度地防范贷款逾期风险。...

在机器学习的各个子领域中，特征工程都扮演着重要的角色。业界有这么一句话，数据和特征决定了机器学习算法的上限，而模型、算法的选择和优化只是在不断逼近这个上限。通过运用领域知识，在原始数据集中构造解释变量，有利于机...