TensorFlow Estimator API 与特征工程实战 · 课程目录

01Estimator 概述

什么是 Estimator · 为什么使用 · 架构与核心概念

02特征工程基础

重要性 · 特征类型(数值/类别/文本) · 特征工程流程

03特征列入门

numeric_column · bucketized_column · categorical_column_with_identity

04类别特征处理

独热编码 · embedding_column · hashed_column

05交叉特征与组合

crossed_column · 特征组合策略 · 实战案例

06文本特征处理

文本分词 · TF-IDF · tf.feature_column 处理文本

07预处理层应用

Normalization · Discretization · CategoryEncoding

08自定义特征列

继承 FeatureColumn · 自定义转换 · 注册使用

09数据管道与集成

tf.data.Dataset · 特征映射 · 批处理与预取

10input_fn 深入

input_fn 签名 · 从 Pandas/DataFrame · 从 TFRecord

11预定义 Estimator

DNNClassifier · LinearClassifier · DNNLinearCombined

12自定义 model_fn

model_fn 签名 · 构建模型图 · 损失/优化器/评估

13特征工程流水线

完整流水线 · 特征列与模型融合 · 训练评估

14特征选择与重要性

Permutation Importance · 基于模型选择 · 可视化

15特征缩放与归一化

Min-Max · Z-score · Robust 缩放 · 特征列实现

16处理缺失值

删除/填充/预测 · 特征列默认值 · tf.feature_column

17时间序列特征

时间戳分解 · 滞后特征 · 滚动窗口 · 周期性

18图像特征工程

图像加载预处理 · 预训练CNN · Estimator 图像特征

19特征存储与服务

TFRecord 存储 · 特征服务架构 · 在线获取

20大规模特征工程

分布式处理 · Apache Beam/Dataflow · 计算优化

21AutoFE 自动化

自动特征生成 · 特征选择算法 · AutoFE 工具

命名规范 · 版本控制 · 测试验证 · 文档化

23模型调参与特征优化

超参数搜索 · 特征影响 · 联合优化策略

24模型解释性

SHAP · LIME · 特征贡献度分析

25多模态特征融合

文本+数值 · 图像+文本 · 多模态特征列

数据泄露 · 特征冗余 · 过拟合 · 时间穿越

27生产环境特征工程

特征计算延迟 · 一致性 · A/B 测试特征

28电商推荐特征工程

用户特征 · 物品特征 · 上下文 · 交叉特征

29金融风控特征工程

信用特征 · 交易特征 · 反欺诈 · 时序特征

30NLP 特征工程

文本清洗 · 词嵌入 · 句子特征 · 序列特征