圖靈程序設計叢書

特征工程入門與實踐

Sinan Ozdemir , Divya Susarla (作者) 莊嘉盛 (譯者)
- 從零入手,全面了解特征工程
- 提升機器學習算法的效率、準確率
本書將帶你了解特征工程的完整過程,使機器學習更加系統、高效。你會從理解數據開始學習,機器學習模型的成功正是取決于如何利用不同類型的特征,例如連續特征、分類特征等。你將了解何時納入一項特征、何時忽略一項特征,以及其中的原因。你還會學習如何將問題陳述轉換為有用的新特征,如何提供由商業需求和數學見解驅動的特征,以及如何在自己的機器上進行機器學習,從而自動學習數據中的特征。

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出版信息

  • 書  名特征工程入門與實踐
  • 系列書名圖靈程序設計叢書
  • 執行編輯關于本書的內容有任何問題,請聯系 楊琳
  • 出版日期2019-05-27
  • 書  號978-7-115-51164-5
  • 定  價59.00 元
  • 頁  數210
  • 印刷方式單色
  • 開  本16開
  • 出版狀態上市銷售
  • 原書名Feature Engineering Made Easy
  • 原書號9781787287600

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本書特色

特征工程是數據科學和機器學習流水線上的重要一環,包括識別、清洗、構建和發掘數據的特征,為進一步解釋數據并進行預測性分析做準備。

本書囊括了特征工程的全流程,從數據檢查到可視化,再到轉換和進一步處理等,并給出了大量數學工具,幫助讀者掌握如何將數據處理、轉換成適當的形式,以便送入計算機和機器學習流水線中進行處理。后半部分的特征工程實踐用Python作為示例語言,循序漸進,通俗易懂。

- 識別和利用不同類型的特征
- 清洗數據中的特征,提升預測能力
- 為何、如何進行特征選擇和模型誤差分析
- 利用領域知識構建新特征
- 基于數學知識交付特征
- 使用機器學習算法構建特征
- 掌握特征工程與特征優化
- 在現實應用中利用特征工程

目錄

版權聲明 閱讀
前言 閱讀
第 1 章 特征工程簡介 閱讀
第 2 章 特征理解:我的數據集里有什么
第 3 章 特征增強:清洗數據
第 4 章 特征構建:我能生成新特征嗎
第 5 章 特征選擇:對壞屬性說不
第 6 章 特征轉換:數學顯神通
第 7 章 特征學習:以AI促AI
第 8 章 案例分析

作者介紹

錫南·厄茲代米爾(Sinan Ozdemir)

數據科學家、數學家、約翰·霍普金斯大學講師,Kylie.ai公司聯合創始人、CTO,在應用數據挖掘、功能分析和算法開發做出基于數據和知識的決策方面擁有豐富的經驗。

迪夫婭·蘇薩拉(Divya Susarla)

在利用數據方面經驗豐富,在包括投資管理、社會企業咨詢和紅酒營銷的各個產業和領域里實現并應用過相應的策略。Kylie.ai公司產品經理,目前專注于自然語言處理和生成技術。

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  • 這本書有人申請翻譯么?我能申請下么?
    龍家曉言  發表于 2018-03-07 08:03:35
  • 這本書大概什么時候出版?
    有電子版嗎?有的話電子版大概什么時候出?
    潛心修行  發表于 2019-04-28 16:38:19
    • 您好,本書預計5月底出版,電子版應該會和紙質版同步上市,感謝您的關注!

      楊琳  發表于 2019-04-29 09:08:43
    • @楊琳 好,給你們點贊

      競天問  發表于 2019-05-08 09:44:58
  • 這本書什么時候開始翻譯的?什么時候可以翻譯完啊
    tuling_wu  發表于 2018-03-27 17:26:53
  • 電子版大概還要多長時間?
    征塵丶倚闌珊  發表于 2019-05-28 13:49:45
  • 掃了一眼目錄,內容詳盡與完全,與自己當下所要解決的問題很貼合,但由于留學國外,非常期待本書的電子版。
    chengfu_deng  發表于 2019-05-28 22:46:32
  • 請盡快推出電子版吧!
    CKHO  發表于 2019-05-31 17:26:42