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题名/责任者:

特征工程入门与实践/(土) 锡南·厄兹代米尔, (土) 迪夫娅·苏萨拉著 庄嘉盛译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-115-51164-5/CNY59.00

载体形态项:

210页:图;24cm

并列正题名:

Feature engineering made easy

丛编项:

图灵程序设计丛书

个人责任者:

厄兹代米尔 (Ozdemir, Sinan) 著

个人责任者:

苏萨拉 (Susarla, Divya) 著

个人次要责任者:

庄嘉盛 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

由Packt Publishing授权出版

责任者附注:

锡南·厄兹代米尔 (Sinan Ozdemir)，数据科学家、数学家、约翰·霍普金斯大学讲师，Kylie.ai公司联合创始人、CTO，在应用数据挖掘、功能分析和算法开发做出基于数据和知识的决策方面拥有丰富的经验。

责任者附注:

迪夫娅·苏萨拉 (Divya Susarla)，在利用数据方面经验丰富，在包括投资管理、社会企业咨询和红9营销的各个产业和领域里实现并应用过相应的策略。Kylie.ai公司产品经理，目前专注于自然语言处理和生成技术。

提要文摘附注:

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。你会从理解数据开始学习，机器学习模型的成功正是取决于如何利用不同类型的特征，例如连续特征、分类特征等。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。你还会学习如何将问题陈述转换为有用的新特征，如何提供由商业需求和数学见解驱动的特征，以及如何在自己的机器上进行机器学习，从而自动学习数据中的特征。

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