精通特征工程 通过Python示例掌握特征工程基本原则和实际应用 增强机器学习算法效果
特征工程是机器学习流程中至关重要的一个环节,然而专门讨论这个话题的著作却很少。本书旨在填补这一空白,着重阐明特征工程的基本原则,介绍大量特征工程技术,教你从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格式,从而轻松构建模型,增强机器学习算法的效果。然而,本书并非单纯地讲述特征工程的基本原则,而是通过大量示例和练习将重点放在了实际应用上。每一章都集中研究一个数据问题:如何表示文本数据或图像数据,如何为自动生成的特征降低维度,何时以及如何对特征进行标准化,等等。*后一章通过一个完整的例子演示了多种特征工程技术的实际应用。书中所有代码示例均是用Python编写的,涉及NumPy、Pandas、scikit-learn和Matplotlib等程序包。- 数值型数据的特征工程:过滤、分箱、缩放、对数变换和指数变换- 自然文本技术
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精通特征工程 人民邮电出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
特征工程是机器学习流程中至关重要的一个环节,然而专门讨论这个话题的著作却很少。本书旨在填补这一空白,着重阐明特征工程的基本原则,介绍大量特征工程技术,教你从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格式,从而轻松构建模型,增强机器学习算法的效果。然而,本书并非单纯地讲述特征工程的基本原则,而是通过大量示例和练习将重点放在了实际应用上。每一章都集中研究一个数据问题:如何表示文本数据或图像数据,如何为自动生成的特征降低维度,何时以及如何对特征进行标准化,等等。最后一章通过一个完整的例子演示了多种特征工程技术的实际应用。书中所有代码示例均是用Python编写的,涉及NumPy、Pandas、scikit-learn和Matplotlib等程序包。- 数值型数据的特征工程:过滤、分箱、缩放、对数变换和指数变换- 自然文本技术
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115509680 Author 作者 [美]爱丽丝·郑(Alice Zheng) 阿曼达·卡萨丽(Amanda Casari) Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 156页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2019-04-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书介绍大量特征工程技术,阐明特征工程的基本原则。主要内容包括:机器学习流程中的基本概念,数值型数据的基础特征工程,自然文本的特征工程,词频- 逆文档频率,高效的分类变量编码技术,主成分分析,模型堆叠,图像处理,等等。
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精通特征工程 [美]爱丽丝·郑(Alice Zheng) 阿曼达·卡萨丽(Amanda Casari) 著 陈光欣 译 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
特征工程是机器学习流程中至关重要的一个环节,然而专门讨论这个话题的著作却很少。本书旨在填补这一空白,着重阐明特征工程的基本原则,介绍大量特征工程技术,教你从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格式,从而轻松构建模型,增强机器学习算法的效果。然而,本书并非单纯地讲述特征工程的基本原则,而是通过大量示例和练习将重点放在了实际应用上。每一章都集中研究一个数据问题:如何表示文本数据或图像数据,如何为自动生成的特征降低维度,何时以及如何对特征进行标准化,等等。最后一章通过一个完整的例子演示了多种特征工程技术的实际应用。书中所有代码示例均是用Python编写的,涉及NumPy、Pandas、scikit-learn和Matplotlib等程序包。- 数值型数据的特征工程:过滤、分箱、缩放、对数变换和指数变换- 自然文本技术
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特征工程是机器学习流程中至关重要的一个环节,然而专门讨论这个话题的著作却很少。本书旨在填补这一空白,着重阐明特征工程的基本原则,介绍大量特征工程技术,教你从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格式,从而轻松构建模型,增强机器学习算法的效果。然而,本书并非单纯地讲述特征工程的基本原则,而是通过大量示例和练习将重点放在了实际应用上。每一章都集中研究一个数据问题:如何表示文本数据或图像数据,如何为自动生成的特征降低维度,何时以及如何对特征进行标准化,等等。最后一章通过一个完整的例子演示了多种特征工程技术的实际应用。书中所有代码示例均是用Python编写的,涉及NumPy、Pandas、scikit-learn和Matplotlib等程序包。- 数值型数据的特征工程:过滤、分箱、缩放、对数变换和指数变换- 自然文本技术
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特征工程是机器学习流程中至关重要的一个环节,然而专门讨论这个话题的著作却很少。本书旨在填补这一空白,着重阐明特征工程的基本原则,介绍大量特征工程技术,教你从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格式,从而轻松构建模型,增强机器学习算法的效果。然而,本书并非单纯地讲述特征工程的基本原则,而是通过大量示例和练习将重点放在了实际应用上。每一章都集中研究一个数据问题:如何表示文本数据或图像数据,如何为自动生成的特征降低维度,何时以及如何对特征进行标准化,等等。最后一章通过一个完整的例子演示了多种特征工程技术的实际应用。书中所有代码示例均是用Python编写的,涉及NumPy、Pandas、scikit-learn和Matplotlib等程序包。- 数值型数据的特征工程:过滤、分箱、缩放、对数变换和指数变换- 自然文本技术
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