Tag: machine-learning
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数据预处理：洗菜择菜的三步——观察、清洗、整理
「数据与特征工程系列」第 3 篇：把原始数据变成干净规整数据集的三步——数据观察（系统地找问题）、数据清洗（异常值检测：箱线图 / 切比雪夫 / 孤立森林，缺失值四种补法）、数据整理（标准化 / 归一化 / 鲁棒缩放）。
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特征工程系统化框架：能用哪些料、料从哪进、料坏了怎么报警
「数据与特征工程系列」第 2 篇：用「后厨的三张清单」拆解一套工业级特征体系——特征使用方案（选哪些料 + 可用性评估）、特征获取方案（离线/在线分层获取）、特征监控方案（时效性/覆盖率/异常值 + 有效性分析 + 降级闭环），全程用美团点击下单率预估做实例。
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特征工程总览：算法是大厨，但菜的上限由「备料」决定
「数据与特征工程系列」开篇：用「后厨备料」的比喻建立整体心智模型——为什么「数据和特征决定机器学习的上限，算法只是逼近这个上限」，特征工程到底在干哪四件事（清洗 / 构建 / 转换 / 选择提取），以及它在离线训练与在线服务两条链路里的不同形态。