本書は、機械学習における特徴量エンジニアリングの基本から応用までを解説したもので、初心者にも適しています。内容は数値、テキスト、カテゴリ変数の取り扱いや、次元削減、非線形特徴量生成、深層学習による特徴量抽出など、多岐にわたります。豊富な図や例を用い、Pythonコードによる実行例も多数掲載されており、実務に活かせる知識が得られます。著者は機械学習の専門家であり、実践的な内容が特徴です。