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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深入浅出数据科学 数据科学百宝书 数据科学入门的概念手册和实用手册 让数据科学的学习有趣又自然 集数据思维、概率统计基础、主流机器学习技术、应用案例和实操Python代码于一体
《深入浅出数据科学》的目的是帮助你掌握数学、编程和商业分析的综合技能。通过本书,你将能够自信地提出并解答复杂的数据问题,从抽象和原始的统计信息发掘并完善可执行的想法。通过将数学和计算机编程技能相结合,你将踏上成为数据科学家的激动人心的旅程。 本书介绍了数据科学的全过程,包括数据准备、数据清洗,以及如何选择有效的数据挖掘策略和技巧,从而深入理解数据科学的方方面面。你将学到数学和统计学的核心知识,以及数据科学家和分析师经常使用的代码。你将了解机器学习,学会用常见的统计学模型分析稠密数据集,创建有说服力的可视化图表,并和他人交流分析结果。 从本书你将学习到: 理解数据科学的五个核心步骤 聪明地使用你的数据,仔细地处理它 填平数学和计算机编程之间的鸿沟 学会概率论、微积分,以及使用统计
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特征工程入门与实践 人工智能机器学习算法教程 数据挖掘数据清洗从零入手 了解特征工程
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深入浅出数据科学(异步图书出品) 斯楠·奥兹德米尔(Sinan Ozdemir),张星辰 9787115481269 人 【正版保证,可开发票,下单速发,优质售后】
《深入浅出数据科学》的目的是帮助你掌握数学、编程和商业分析的综合技能。通过本书,你将能够自信地提出并解答复杂的数据问题,从抽象和原始的统计信息发掘并完善可执行的想法。通过将数学和计算机编程技能相结合,你将踏上成为数据科学家的激动人心的旅程。n n 本书介绍了数据科学的全过程,包括数据准备、数据清洗,以及如何选择有效的数据挖掘策略和技巧,从而深入理解数据科学的方方面面。你将学到数学和统计学的核心知识,以及数据科学家和分析师经常使用的代码。你将了解机器学习,学会用常见的统计学模型分析稠密数据集,创建有说服力的可视化图表,并和他人交流分析结果。n n 从本书你将学习到:n 理解数据科学的五个核心步骤n 聪明地使用你的数据,仔细地处理它n 填平数学和计算机编程之间的鸿沟n 学会概率论、微积分,以及使
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【正版】 深入浅出数据科学 (美)斯楠·奥兹德米尔(Sinan Ozdemir) 人民邮电出版社 97871154812 团购咨询在线客服
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特征工程入门与实践 [土]锡南·厄兹代米尔(Sinan Ozdemir),迪夫娅·苏萨拉( 人民邮电 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠
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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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115481269 Author 作者 (美)斯楠·奥兹德米尔(Sinan Ozdemir) Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 311页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2018-10-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 数据科学家是目前热门的职业之一。本书全面介绍了成为合格数据科学家所需的知识、技能和工作流程,是一本内容全面的实用性技术图书。 本书分为13章,其中~3章介绍数据科学;第4~8章介绍数学知识,包括统计学和概率论;第9章介绍数据可视化;0~12章介绍机器学习;3章介绍案例。各个章节内容均由浅入深,同时通过案例和Python代码,使读者掌握实战技能。 本书适合有志于成为数据科学家的师生或业界新手,同时也适合经验丰富
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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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