书目信息

书名: 特征工程入门与实践 
作者: 苏萨拉 , 厄兹代米尔 著 ;庄嘉盛 译
出版信息: 北京   人民邮电出版社  2019.06
开本页数: 24cm  210页
丛书名: 图灵程序设计丛书
单 册:
中图分类: TP181
科图分类:
主题词: 机器学习--ji qi xue xi
电子资源:
ISBN: 978-7-115-51164-5
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306    @a由Packt Publishing授权出版
314    @a锡南·厄兹代米尔, 数据科学家、数学家、约翰·霍普金斯大学讲师。迪夫娅·苏萨拉, Kylle.ai公司产品经理, 目前专注于自然语言处理和生成技术。
330    @a本书将带你了解特征工程的完整过程, 使机器学习更加系统、高效。首先从理解数据开始 —— 机器学习模型的成功取决于如何利用不同类型的特征, 例如连续特征、类属特征等。你将了解何时纳入一项特征、何时忽略一项特征, 以及其中的原因。你会学习将问题陈述转换为有用的新特征, 还会学习如何提供商业需求驱动的特征以及数学见解。最后, 你将学习如何在自己的机器上进行机器学习, 自动学习数据中令人惊叹的特征。
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    特征工程入门与实践= Feature engineering made easy/(土) 锡南·厄兹代米尔, 迪夫娅·苏萨拉著/庄嘉盛译.-北京:人民邮电出版社,2019.06
    210页:图;24cm.-(图灵程序设计丛书)
    
    
    ISBN 978-7-115-51164-5:CNY59.00
    本书将带你了解特征工程的完整过程, 使机器学习更加系统、高效。首先从理解数据开始 —— 机器学习模型的成功取决于如何利用不同类型的特征, 例如连续特征、类属特征等。你将了解何时纳入一项特征、何时忽略一项特征, 以及其中的原因。你会学习将问题陈述转换为有用的新特征, 还会学习如何提供商业需求驱动的特征以及数学见解。最后, 你将学习如何在自己的机器上进行机器学习, 自动学习数据中令人惊叹的特征。
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正题名:特征工程入门与实践     索取号:TP181/E032         预约/预借

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1 1436808   214368085   自科库301/301自科库 102排8列5层/ [索取号:TP181/E032] 在馆    
2 1436809   214368094   自科库301/301自科库 102排8列5层/ [索取号:TP181/E032] 在馆