Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков

Элис Чжен, Аманда Казари
Издательство: Эксмо
В наличии
Купить
0.00 0 оценок

ID товара: 427222 (ЦБ-00133312)
ISBN: 978-5-04-103292-0
Масса: 471 г
Размеры: 24 x 17.1 x 2.025
Объём: 240 страниц
Обложка: Твердая бумажная
Бумага: Офсетная
Возрастное ограничение: 12+
В избранное
Описание:
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.
Читать далее...

Цена в интернет-магазине может отличаться от цены в магазинах сети. Оформление книги может отличаться от представленного на сайте.

Отзывы
Написать отзыв
41496
Оценка для товара:  

К сожалению, по данному товару ещё нет отзывов, станьте первым комментатором.

Описание: 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.
Нашли ошибку в описании?

Сообщите пожалуйста нам и мы устраним её в ближайшее время.

Тип ошибки:
Описание ошибки:
Покупка в 1 клик

Оставьте свои контактные данные и в ближайшее время мы свяжемся с Вами и ответим на все Ваши вопросы.

Введите ваше имя
Телефон для связи
Email