The Art of Feature Engineering : Essentials for Machine Learning - Duboue, Pablo (Cambridge University)
Contiene: I) Fundamentos: 1. Introducción; 2. Características, combinadas: normalización, discretización y valores atípicos; 3. Características, expandidas: características computables, imputación y núcleos; 4. Características, reducidas: selección de características, dimensionalidad, reducción e incrustación. II) Estudios de caso: 6. Datos gráficos; 7. Datos con marca de tiempo; 8. Datos textuales; 9 Datos de imagen; 10. Otros dominios: videos, sistemas de información geográfica (SIG) y preferencias.