携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第28天，点击查看活动详情
也是暑假自学python的第38天
今天开始学习深度学习的知识：
首先进行环境的安装与配置：在cmd中输入pip install sklearn
由于在国内安装python包网速很慢，所以我是安装失败了
从网上找到了解决问题的方法，使用国内镜像安装，安装任何东西都很快，大概十几秒钟安装完毕：
安装的语句如下： pip install sklearn -i pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装任何pip包的时候都可以执行这样的语句：
pip install [需要安装的包] -i pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装结束之后检查安装包:
pip list|findstr scikit
特征工程的学习
在特征工程的学习中，我首先学习到一个最基础的概念，什么是特征：
特征
特征是建立在原始数据之上，表示一个单独的可度量的属性，用结构化数据集的一列来表示。每个观测值（样本）使用一行表示，每一个特征值使用一列来表示，举例如下：
用户1以及这一行所对应的就是一个观测值（样本）
每一列就是一个特征
升高体重都可以用数据来表示，对于性别来说，性别的取值只有两种，而且是字符型的。
这里就由特征引出了特征的种类：
特征的种类
特征的种类一般分为三种：（1）离散特征（2）连续特征（3）时空特征（4）文本特征（5）富媒体特征
离散数据又分为类别特征和有序特征，类别特征就是性别这种无序的，有序特征就是有顺序的。低，中，高等级等。
连续特征：就是数字特征
时空特征就是大多基于地理位置等的特征
文本特征就是从文本中提取数据，文本特征一般可以通过转化为向量来表示
富媒体特征一般用数值向量来表示
