Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков

...
Ещё от "Буквоед":

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.93
  • Рейтинг покупателей 3.36
  • Рейтинг экспертов 4.39
  • Качество материалов 4.30
  • Надежность 4.99
  • Простота в использовании 4.03
  • Ремонтопригодность 4.74
  • Эффективность выполнения своих функций 4.73
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.93
  • Безопасность для пользователя4.69
  • Внешний вид 4.43
  • Удобство в уходе и чистке 4.07
  • Экологическая безопасность 4.31
  • Гарантия на товар 4.00
  • Соответствие стандартам качества 4.93
  • Инновационные технологии 4.00
  • Хит продаж 4.93
  • Скорость морального устаревания 4.37
  • Энергоэффективность 4.73
  • Универсальность использования 4.31
  • Наличие дополнительных функций 4.01
  • Соотношение цена-качество 3.30
  • Практичность и удобство хранения 4.39
  • Стабильность работы в различных условиях 4.16
  • Возможность персонализации 4.01
  • Ликвидность 4.79
  • Индекс рекомендаций 3.00
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.
Эксперт: Сергей К., специалист по e-commerce
Дата рецензии: 19 июня 2025 г.
Рекомендация к покупке нейтральная

Отзывы о товаре

Спасибо Ваш отзыв будет опубликован после проверки модераторами.
Добавить отзыв

Доставка покупки

    • Курьерской службой;
    • Самовывоз из магазинов;
    • Самовывоз из постаматов или пунктов выдачи.

Оплата заказа

    • Наличными или картой при самовывозе;
    • Банковской картой на сайте;
    • Банковским переводом для физических и юридических лиц.
  • Наименование: ООО «Новый Книжный Центр»
  • ИНН: 7710422909

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории