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特征工程是数据科学和机器学习流水线上的重要一环,包括识别、清洗、构建和发掘数据的特征,为进一步解释数据并进行预测性分析做准备。本书囊括了特征工程的全流程,从数据检查到可视化,再到转换和进一步处理等,并给出了大量数学工具,帮助读者掌握如何将数据处理、转换成适当的形式,以便送入计算机和机器学习流水线中进行处理。后半部分的特征工程实践用Python作为示例语言,循序渐进,通俗易懂。-识别和利用不同类
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特征工程入门与实践 从零入手 全面了解特征工程 提升机器学习算法的效率、准确率
特征工程是数据科学和机器学习流水线上的重要一环,包括识别、清洗、构建和发掘数据的特征,为进一步解释数据并进行预测性分析做准备。本书囊括了特征工程的全流程,从数据检查到可视化,再到转换和进一步处理等,并给出了大量数学工具,帮助读者掌握如何将数据处理、转换成适当的形式,以便送入计算机和机器学习流水线中进行处理。后半部分的特征工程实践用Python作为示例语言,循序渐进,通俗易懂。- 识别和利用不同类型的特征- 清洗数据中的特征,提升预测能力- 为何、如何进行特征选择和模型误差分析- 利用领域知识构建新特征- 基于数学知识交付特征- 使用机器学习算法构建特征- 掌握特征工程与特征优化- 在现实应用中利用特征工程
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115511645 Author 作者 (土)锡南·厄兹代米尔(Sinan Ozdemir),(土)迪夫娅·苏萨拉(Divya Susarla) Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 210页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2019-06-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书将带你了解特征工程的完整过程,使机器学习更加系统、高效。你会从理解数据开始学习,机器学习模型的成功正是取决于如何利用不同类型的特征,例如连续特征、分类特征等。你将了解何时纳入一项特征、何时忽略一项特征,以及其中的原因。你还会学习如何将问题陈述转换为有用的新特征,如何提供由商业需求和数学见解驱动的特征,以及如何在自己的机器上进行机器学习,从而自动学习数据中的
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