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

Alice Zheng

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Sprache: Englisch

Verlag: O'reilly Media Mai 2018, 2018

1491953241 / 9781491953242

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Artikelbeschreibung des Verkäufers

Neuware - 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'll learn techniques for extracting and transforming featuresthe numeric representations of raw datainto 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.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9781491953242

Titel
Feature Engineering for Machine Learning : Principles and Techniques for Data Scientists
Autor
Alice Zheng
Verlag
O'reilly Media Mai 2018
Erscheinungsjahr
2018
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
1491953241
ISBN-13
9781491953242
Artikelgewicht
399 Gramm
Abmessungen
238x178x18 mm

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