Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков

Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков

Элис Чжен Аманда Казари

     

бумажная книга

14.13 USD 11.87 USD

вы экономите 2.26 USD (16%).


В корзину


Наличие на складе:

Склад в Москве

Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 17.05.2024; планируемая отправка: 18.05.2024

Склад в С.-Петербурге

Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 20.05.2024; планируемая отправка: 21.05.2024



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.

Каталог