Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков

Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.46
  • Рейтинг покупателей 3.60
  • Рейтинг экспертов 4.74
  • Качество материалов 4.63
  • Надежность 4.44
  • Простота в использовании 4.37
  • Ремонтопригодность 4.18
  • Эффективность выполнения своих функций 4.16
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.46
  • Безопасность для пользователя4.04
  • Внешний вид 4.87
  • Удобство в уходе и чистке 4.31
  • Экологическая безопасность 4.70
  • Гарантия на товар 4.33
  • Соответствие стандартам качества 4.47
  • Инновационные технологии 4.31
  • Хит продаж 4.46
  • Скорость морального устаревания 4.61
  • Энергоэффективность 4.17
  • Универсальность использования 4.63
  • Наличие дополнительных функций 4.30
  • Соотношение цена-качество 3.73
  • Практичность и удобство хранения 4.64
  • Стабильность работы в различных условиях 4.00
  • Возможность персонализации 4.03
  • Ликвидность 4.14
  • Индекс рекомендаций 3.33
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.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников.
Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков продается в интернет-магазине Book24
Эксперт: Ринат К., ассистент по интернет-покупкам
Дата рецензии: 15 октября 2025 года
Рекомендация к покупке нейтральная

Отзывы о товаре

Спасибо Ваш отзыв будет опубликован после проверки модераторами.
Добавить отзыв

Доставка покупки

    • Курьерской службой;
    • Самовывоз из пунктов выдачи;
    • Почтой России.

Оплата заказа

    • Наличными при получении;
    • Банковской картой;
    • Электронными деньгами Яндекс-Деньги; Webmoney, Qiwi
    • Наложенным платежом.
  • Наименование: ООО «Новый Книжный Центр»
  • ИНН: 7710422909

Предложения других продавцов

Часто задаваемые вопросы

Оплатить покупку возможно банковскими картами, банковским переводом, наличными при получении. Перечень всех способов оплаты доступен при оформлении заказа.
Да, в соответствии с законом «О защите прав потребителей» вы можете вернуть товар надлежащего качества в течение 14 дней с момента покупки, если он не был в употреблении, сохранены упаковка, ярлыки и товарный вид, и при этом не входит в перечень товаров, не подлежащих возврату или обмену (утверждённый Постановлением Правительства РФ №55).
На большинство товаров предоставляется гарантия от производителя. Срок гарантии указан в описании товара.

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории