锡南·厄茲代米爾(Sinan Ozdemir)
數據科學傢、數學傢、約翰·霍普金斯大學講師,Kylie.ai公司聯閤創始人、CTO,在應用數據挖掘、功能分析和算法開發做齣基於數據和知識的決策方麵擁有豐富的經驗。
迪夫婭·蘇薩拉(Divya Susarla)
在利用數據方麵經驗豐富,在包括投資管理、社會企業谘詢和紅酒營銷的各個産業和領域裏實現並應用過相應的策略。Kylie.ai公司産品經理,目前專注於自然語言處理和生成技術。
特徵工程是數據科學和機器學習流水綫上的重要一環,包括識彆、清洗、構建和發掘數據的特徵,為進一步解釋數據並進行預測性分析做準備。
本書囊括瞭特徵工程的全流程,從數據檢查到可視化,再到轉換和進一步處理等,並給齣瞭大量數學工具,幫助讀者掌握如何將數據處理、轉換成適當的形式,以便送入計算機和機器學習流水綫中進行處理。後半部分的特徵工程實踐用Python作為示例語言,循序漸進,通俗易懂。
- 識彆和利用不同類型的特徵
- 清洗數據中的特徵,提升預測能力
- 為何、如何進行特徵選擇和模型誤差分析
- 利用領域知識構建新特徵
- 基於數學知識交付特徵
- 使用機器學習算法構建特徵
- 掌握特徵工程與特徵優化
- 在現實應用中利用特徵工程
發表於2024-11-13
特徵工程入門與實踐 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
特徵工程入門與實踐 瑕不掩瑜,講述特徵工程的少有的入門好書,從最基本的特徵選擇到特徵轉換都有通俗易懂的講解與例子展示。對流水綫加深瞭一些理解,更好的規範整個特徵工程流程。 配閤github上的相應項目食用效果更佳。 這個Packt組織的項目真多呀,機器學習,深度學習,強...
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圖書標籤: 機器學習 特徵工程 數據處理 數據科學 數據挖掘 編程 數據分析與機器學習 數據分析
寫的比較基礎啦
評分講解習題,注釋教詳細,對新手很友好
評分大體介紹瞭特徵工程的主要概念,但未深入展開。相對於價格顯得性價比不高。
評分前幾章還挺有意思的
評分大體介紹瞭特徵工程的主要概念,但未深入展開。相對於價格顯得性價比不高。
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