13.34 USD 12.54 USD
вы экономите 0.8 USD (6%).
Наличие на складе:
Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 04.09.2024; планируемая отправка: 05.09.2024
Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 07.09.2024; планируемая отправка: 08.09.2024
Издательство: | Эксмо |
Серия: | Мировой компьютерный бестселлер |
Дата выхода: | ноябрь 2021 |
ISBN: | 978-5-04-103292-0 |
Тираж: | 2 000 экземпляров |
Объём: | 240 страниц |
Масса: | 471 г |
Размеры(В x Ш x Т), см: | 24 x 17 x 2 |
Обложка: | твёрдая |
Бумага: | офсетная |
Переводное издание: | FEATURE ENGINEERING FOR MACHINE LEARNING |
Язык оригинала: | английский |
Авторы этой книги - специалист по машинному обучению Amazon Элис Чжен и аналитик инновационной IT компании Concur Labs Аманда Казари. Конструирование признаков — это извлечение признаков из сырых необработанных данных и приведение их к формату, пригодному для обработки моделью машинного обучения. Это один из самых важных процессов в машинном обучении и одновременно один из самых сложных, ведь разнообразие моделей и данных не позволяет выделить общую тактику конструирования. И, тем не менее, авторам книги это удалось — здесь сформулированы более глубокие принципы работы с данными, проиллюстрированные конкретными примерами. В каждой главе описывается решение тех или иных задач: как представить текстовые данные или изображения, как понизить размерность автоматически сгенерированных признаков и т.д. В последней же главе все примеры объединяются в единую концепцию конструирования признаков в машинном обучении. Все примеры кода приведены на языке Python с использованием таких модулей, как NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, и выложены в репозитарии авторов на GitHub.