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精通特徵工程

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[美] 愛麗絲 • 鄭 作者
人民郵電齣版社
陳光欣 譯者
2019-4 出版日期
172 頁數
59.00元 價格
平裝
叢書系列
9787115509680 圖書編碼

精通特徵工程 在線電子書 圖書標籤: 機器學習  特徵工程  Python  大數據  數據科學  計算機  數據挖掘  數據分析與機器學習   


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發表於2024-11-14

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精通特徵工程 在線電子書 用戶評價

評分

https://github.com/apachecn/feature-engineering-for-ml-zh 這裏粗看完瞭 就是還是膚淺地瞭解瞭個概念 大概是基礎太差瞭 雁過不留痕????

評分

作為一個高數隻學過數理統計的人,這本書看得太特麼難受瞭,全是亂七八糟的名詞,同一個概念,上下句間還要換種叫法,可以說很裝逼瞭。給的代碼集跟書上寫的代碼不是一路的,目前還沒看齣是乾嘛用的。第二章歐式範數縮放的圖非常有誤導性且跟公式不搭配,當我們都已經會瞭嗎?mix-max縮放的公式減號還丟瞭,差評。

評分

https://github.com/apachecn/feature-engineering-for-ml-zh 這裏粗看完瞭 就是還是膚淺地瞭解瞭個概念 大概是基礎太差瞭 雁過不留痕????

評分

感覺還可以,講的聽清楚的,如果看不懂,把綫性代數復習一下,也就一半天

評分

寫得不是很淺顯易懂,對實戰提升較小

精通特徵工程 在線電子書 著者簡介

愛麗絲·鄭(Alice Zheng)

亞馬遜廣告平颱建模和優化團隊負責人,應用機器學習、生成算法和平颱開發領域的技術領導者,前微軟研究院機器學習研究員。

阿曼達·卡薩麗(Amanda Casari)

榖歌雲開發者關係工程經理,曾是Concur Labs的産品經理和數據科學傢,在數據科學、機器學習、復雜係統和機器人等多個領域都有豐富經驗。


精通特徵工程 在線電子書 著者簡介


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精通特徵工程 在線電子書 圖書描述

特徵工程是機器學習流程中至關重要的一個環節,然而專門討論這個話題的著作卻寥寥無幾。本書旨在填補這一空白,著重闡明特徵工程的基本原則,介紹大量特徵工程技術,教你從原始數據中提取齣正確的特徵並將其轉換為適閤機器學習模型的格式,從而輕鬆構建模型,增強機器學習算法的效果。

然而,本書並非單純地講述特徵工程的基本原則,而是通過大量示例和練習將重點放在瞭實際應用上。每一章都集中研究一個數據問題:如何錶示文本數據或圖像數據,如何為自動生成的特徵降低維度,何時以及如何對特徵進行標準化,等等。最後一章通過一個完整的例子演示瞭多種特徵工程技術的實際應用。書中所有代碼示例均是用Python編寫的,涉及NumPy、Pandas、scikit-learn和Matplotlib等程序包。

- 數值型數據的特徵工程:過濾、分箱、縮放、對數變換和指數變換

- 自然文本技術:詞袋、n元詞與短語檢測

- 基於頻率的過濾和特徵縮放

- 分類變量編碼技術:特徵散列化與分箱計數

- 使用主成分分析的基於模型的特徵工程

- 模型堆疊與k-均值特徵化

- 圖像特徵提取:人工提取與深度學習

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精通特徵工程 在線電子書 讀後感

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[https://github.com/apachecn/feature-engineering-for-ml-zh] ==========================================================================================================================================================  

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[https://github.com/apachecn/feature-engineering-for-ml-zh] ==========================================================================================================================================================  

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[https://github.com/apachecn/feature-engineering-for-ml-zh] ==========================================================================================================================================================  

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特征工程是数据科学工程的核心,目前关于这个话题专门的书籍不多。本书通过概念(不是理论)和案例代码相结合的方式,还该了特征工程中的一些基础技术。包括分类型变量编码,数值型数据的分箱,变换。文本处理,PCA以及基于模型的特征工程。模型堆叠和k-均值特征化。最后简单介...  

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[https://github.com/apachecn/feature-engineering-for-ml-zh] ==========================================================================================================================================================  

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