Feature Engineering for Machine Learning Models读书介绍
| 类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
|---|---|---|---|---|---|
| 书籍 | 200页 | 6.6 | 2020 | O′Reilly |
| 定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
|---|---|---|---|
| GBP 34.50 | 2020-02-20 … | 2020-03-15 … | 67 |
主题/类型/题材/标签
机器学习,特征工程,数据科学,数据分析,ML,计算机,大数据,数据挖掘,
作者
Alice Zheng ISBN:9781491953242 原作名/别名:《Mastering Feature Engineering Principles and Techniques for Data Scientists》
内容和作者简介
Feature Engineering for Machine Learning Models摘要
特征工程对于应用机器学习来说是基础的，但是使用域知识来加强你的预测模型既困难成本又高。为了弥补特征工程现有资料的不足，本书将会为初中级数据科学家讲解如何处理这项广泛应用却鲜见讨论的技术。
作者Alic Zheng会讲解常用的练习和数学原理，以帮助工程师分析新数据和任务的特征。如果你理解基本的机器学习概念，如有监督学习和无监督学习，那么你已经准备好学习本书了。你不仅会学习到如何以一种系统化和原理化的方式部署特征工程，并且还会学习如何更好地实践数据科学。
作者简介Alice是一家位于西雅图的提供可扩展数据分析工具的创业公司GraphLab的数据科学部门的负责人。Alice喜欢处理数据，以方便他人能够使用数据。她是一名在机器学习领域的工具开发者和专家。她的研究领域有软件诊断、计算机网络安全以及社会网络分析。在加入GraphLab之前，她作为一名研究院就职于在Redmond的微软研究院。她拥有数学专业的文学学士学位以及计算机科学的博士学位，两者皆获得与加州大学伯克利分校。
本书后续版本
未发行或暂未收录
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