×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Feature Engineering for Machine Learning. Principles and Techniques for Data Scientists Alice Zheng, Amanda Casari

(ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku 1
Feature Engineering for Machine Learning. Principles and Techniques for Data Scientists Alice Zheng, Amanda Casari - okladka książki

Feature Engineering for Machine Learning. Principles and Techniques for Data Scientists Alice Zheng, Amanda Casari - okladka książki

Feature Engineering for Machine Learning. Principles and Techniques for Data Scientists Alice Zheng, Amanda Casari - audiobook MP3

Feature Engineering for Machine Learning. Principles and Techniques for Data Scientists Alice Zheng, Amanda Casari - audiobook CD

Autorzy:
Alice Zheng, Amanda Casari
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
218
Dostępne formaty:
     ePub
     Mobi
Zostało Ci na świąteczne zamówienie opcje wysyłki »

Feature engineering is a crucial step in the machine-learning pipeline, yet this topic is rarely examined on its own. With this practical book, you’ll learn techniques for extracting and transforming features—the numeric representations of raw data—into formats for machine-learning models. Each chapter guides you through a single data problem, such as how to represent text or image data. Together, these examples illustrate the main principles of feature engineering.

Rather than simply teach these principles, authors Alice Zheng and Amanda Casari focus on practical application with exercises throughout the book. The closing chapter brings everything together by tackling a real-world, structured dataset with several feature-engineering techniques. Python packages including numpy, Pandas, Scikit-learn, and Matplotlib are used in code examples.

You’ll examine:

  • Feature engineering for numeric data: filtering, binning, scaling, log transforms, and power transforms
  • Natural text techniques: bag-of-words, n-grams, and phrase detection
  • Frequency-based filtering and feature scaling for eliminating uninformative features
  • Encoding techniques of categorical variables, including feature hashing and bin-counting
  • Model-based feature engineering with principal component analysis
  • The concept of model stacking, using k-means as a featurization technique
  • Image feature extraction with manual and deep-learning techniques

Wybrane bestsellery

O'Reilly Media - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
186,15 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.