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Feature Engineering for Machine Learning : Principles and Techniques for Data Scientists

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  • 저 : Alice Zheng
  • 출판사 : Shroff/O'Reilly
  • 발행 : 2018년 04월 09일
  • 쪽수 : 220
  • 제품구성 : 전1권
  • ISBN : 9789352137114
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책소개

Feature engineering is a crucial step in the machine-learning pipeline, yet this topic is rarely examined on its own. with this practical book, you and rsquo;ll learn techniques for extracting and transforming features and mdash;the numeric representations of raw dataointo formats for machine-learning models. Each chapter guides you through a single data problem, such as how to represent text or image data. Together, these examples illustrate the main principles of feature engineering.

Rather than simply teach these principles, authors Alice Zheng and Amanda Casari focus on practical application with exercises throughout the book. The closing chapter brings everything together by tackling a real-world, structured dataset with several feature-engineering techniques. Python packages including numpy, Pandas, Scikit-learn and Matplotlib are used in code examples.

You'll examine:
Feature engineering for numeric data: filtering, binning, scaling, log transforms and power transforms

Natural text techniques: bag-of-words, n-grams and phrase detection

Frequency-based filtering and feature scaling for eliminating uninformative features

Encoding techniques of categorical variables, including feature hashing and bin-counting

Model-based feature engineering with principal component analysis

The concept of model stacking, using k-means as a featurization technique

Image feature extraction with manual and deep-learning techniques

저자소개

생년월일 -
출생지 -
출간도서 0종
판매수 0권

Alice Zheng is a technical leader in the field of Machine Learning. Her experience spans algorithm and platform development and applications. Currently, she is a Senior Manager in Amazon's Ad Platform. Previous roles include Director of Data Science at GraphLab/Dato/Turi, machine learning researcher at Microsoft Research, Redmond and postdoctoral fellow at Carnegie Mellon University. She received a Ph.D. in Electrical Engineering and Computer science and B.A. degrees in Computer Science in Mathematics, all from U.C. Berkeley

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