在UCB CS189课程中，岭回归与最小二乘法在处理数据时有何本质区别？并且在进行特征工程时，应如何选择合适的特征来提高模型性能？

《UCB CS189机器学习课程全面指南》提供了一种深入学习机器学习的方法，特别是在回归分析和特征工程方面。最小二乘法是最简单的回归方法，旨在找到一条直线（在多元情况下，是一个超平面）来最小化实际观测值与模型预测值之间的平方差。它的目标是最小化残差平方和。然而，最小二乘法对于噪声数据敏感，且当特征之间存在多重共线性时，容易导致模型过拟合。

参考资源链接：[UCB CS189机器学习课程全面指南](https://wenku.csdn.net/doc/28q36sanzb?spm=1055.2569.3001.10343)

岭回归是普通最小二乘法的一个扩展，它通过引入L2正则项来对模型复杂度进行惩罚，以减小过拟合的风险。岭回归的目的是找到一组系数，使得残差平方和加上系数平方和的总和最小化。这种技术特别适用于特征数量大于样本数量或者特征间高度相关的场景，有助于保持模型的稳定性和预测准确性。

在实际问题中选择合适的特征工程方法时，首先需要理解特征与目标变量之间的关系。有效的特征工程方法应当能够捕捉到对预测目标有贡献的信息，并减少不必要的噪声。在选择特征时，可以考虑以下几个方面：相关性分析、特征重要性评估、特征选择技术以及特征转换方法。例如，可以使用单变量统计测试来识别与目标变量强相关的特征，或者利用模型内置的特征重要性评分，如随机森林提供的评分，来确定哪些特征对模型有较大贡献。

在特征转换方面，可以应用主成分分析（PCA）来降维，或是进行多项式特征转换来增加模型的表达能力。此外，标准化和归一化是常用的预处理步骤，它们能保证不同量纲的特征在模型训练过程中具有相同的重要性。

为了更全面地掌握这些概念和技巧，建议深入研究《UCB CS189机器学习课程全面指南》。这份资源不仅详细讲解了从最小二乘法到岭回归的数学原理和应用差异，还包括了如何在不同的数据环境下选择和设计特征工程方法。通过阅读这份指南，你可以获得从理论到实践的全面认识，并为解决实际机器学习问题打下坚实基础。

参考资源链接：[UCB CS189机器学习课程全面指南](https://wenku.csdn.net/doc/28q36sanzb?spm=1055.2569.3001.10343)