Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков








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.
Перейти к описанию и характеристикам| Издательство | Эксмо |
| Серия | Мировой компьютерный бестселлер |
| Страниц | 240 |
| Язык | Русский |
| ISBN | 978-5-04-103292-0 |
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.
| Издательство | Эксмо |
| Серия | Мировой компьютерный бестселлер |
| Страниц | 240 |
| Язык | Русский |
| ISBN | 978-5-04-103292-0 |
| Обложка | Твёрдый переплёт |
| Бумага | Офсет |
| Полиграфические особенности | Частичная лакировка |
| Иллюстрации | Черно-белые |
| Размеры | 171 × 20 × 240 mm |
| Вес, г | 471 |