Открытый курс машинного обучения. Тема 6. Построение и отбор признаков

В рамках сегодняшней статьи хочется обзорно описать три похожих, но разных задачи:

• feature extraction and feature engineering – превращение данных, специфических для предметной области, в понятные для модели векторы;
• feature transformation – трансформация данных для повышения точности алгоритма;
• feature selection – отсечение ненужных признаков.

Отдельно отмечу, что в этой статье почти не будет формул, зато будет относительно много кода.