主要观点：从机器学习模型中释放最大性能不仅仅取决于建模选择，更在于调整超参数和设计特征的能力，这是实际机器学习的关键，能决定结果的优劣。
关键信息：

• 优化不足的模型有隐藏成本，如浪费计算资源、用户体验差等。
• 超参数影响模型学习、收敛等，常见超参数有学习率等，有手动和自动化调优方法及相关工具。
• 特征工程是域直觉与技术创新结合，关键技术包括编码、缩放等，还有特征选择和提取方法及自动化工具。
• 超参数调优和特征工程在不同阶段有不同作用，要根据情况选择投资重点。
• 优化过程有挑战，如避免过拟合、应对大数据等，要平衡速度和准确性。
  重要细节：
• 案例中物流和欺诈检测公司通过特征工程提高性能，金融服务中客户行为模式特征贡献大。
• 超参数调优方法如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等及对应的工具。
• 特征工程的自动化工具如Featuretools，以及验证的重要性。
• 过拟合可通过验证手段避免，大数据优化可采用子样本试点等策略。