10、机器学习中特征工程的高级主题与方法

机器学习中特征工程的高级主题与方法

一、前沿研究聚焦

当前，机器学习领域的研究聚焦于多个关键方向。一方面，在数据表示方面，致力于构建层次化和可解释的表示。层次化表示能够从不同抽象层次（如单词、句子、段落等）审视数据，而可解释表示则能生成更具解读性的结果。另一方面，基于Transformer框架的BERT模型愈发流行，为自然语言处理等任务带来了新的突破。

在特征工程（FE）领域，特征选择和降维是备受关注的热门话题。许多优秀的机器学习书籍都涵盖了这些内容，例如《Introduction to Information Retrieval》提供了实现单特征效用指标的具体公式。对于特征选择的研究，不仅有全面的综述，还涉及流式特征选择、无监督特征选择、隐私保护和对抗特征选择等前沿话题。其中，LASSO是最受欢迎的嵌入式特征选择技术之一，Tibshirani对其特征选择能力进行了深入研究。

降维问题则受到多个学科的关注，不同学科从线性代数、优化或概率建模等不同角度进行研究。经典的降维方法可参考《Foundations of Statistical Natural Language Processing》中的相关章节，而新的技术则需查阅研究论文。

二、变长特征向量的处理

传统机器学习算法通常要求输入的特征向量具有固定大小，然而实际应用中许多问题涉及变长的原始数据，如集合、列表、树、图和时间序列等。以下是针对不同类型变长数据的处理方法：

2.1 集合数据处理

集合是最简单的变长原始数据类型，由多个无序元素组成。对于集合数据，可采用以下处理技术：
- 列表指示特征