特征工程入门与实践
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图灵程序设计丛书

特征工程入门与实践

Sinan Ozdemir , Divya Susarla (作者) 庄嘉盛 (译者)
- 从零入手,全面了解特征工程
- 提升机器学习算法的效率、准确率
本书将带你了解特征工程的完整过程,使机器学习更加系统、高效。你会从理解数据开始学习,机器学习模型的成功正是取决于如何利用不同类型的特征,例如连续特征、分类特征等。你将了解何时纳入一项特征、何时忽略一项特征,以及其中的原因。你还会学习如何将问题陈述转换为有用的新特征,如何提供由商业需求和数学见解驱动的特征,以及如何在自己的机器上进行机器学习,从而自动学习数据中的特征。

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出版信息

  • 书  名特征工程入门与实践
  • 系列书名图灵程序设计丛书
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 杨琳
  • 出版日期2019-05-27
  • 书  号978-7-115-51164-5
  • 定  价59.00 元
  • 页  数210
  • 印刷方式单色
  • 开  本16开
  • 出版状态上市销售
  • 原书名Feature Engineering Made Easy
  • 原书号9781787287600

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本书特色

特征工程是数据科学和机器学习流水线上的重要一环,包括识别、清洗、构建和发掘数据的特征,为进一步解释数据并进行预测性分析做准备。

本书囊括了特征工程的全流程,从数据检查到可视化,再到转换和进一步处理等,并给出了大量数学工具,帮助读者掌握如何将数据处理、转换成适当的形式,以便送入计算机和机器学习流水线中进行处理。后半部分的特征工程实践用Python作为示例语言,循序渐进,通俗易懂。

- 识别和利用不同类型的特征
- 清洗数据中的特征,提升预测能力
- 为何、如何进行特征选择和模型误差分析
- 利用领域知识构建新特征
- 基于数学知识交付特征
- 使用机器学习算法构建特征
- 掌握特征工程与特征优化
- 在现实应用中利用特征工程

目录

版权声明 阅读
前言 阅读
第 1 章 特征工程简介 阅读
第 2 章 特征理解:我的数据集里有什么
第 3 章 特征增强:清洗数据
第 4 章 特征构建:我能生成新特征吗
第 5 章 特征选择:对坏属性说不
第 6 章 特征转换:数学显神通
第 7 章 特征学习:以AI促AI
第 8 章 案例分析

作者介绍

锡南·厄兹代米尔(Sinan Ozdemir)

数据科学家、数学家、约翰·霍普金斯大学讲师,Kylie.ai公司联合创始人、CTO,在应用数据挖掘、功能分析和算法开发做出基于数据和知识的决策方面拥有丰富的经验。

迪夫娅·苏萨拉(Divya Susarla)

在利用数据方面经验丰富,在包括投资管理、社会企业咨询和红酒营销的各个产业和领域里实现并应用过相应的策略。Kylie.ai公司产品经理,目前专注于自然语言处理和生成技术。

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  • 这本书有人申请翻译么?我能申请下么?
    龙家晓言  发表于 2018-03-07 08:03:35
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  • 这本书大概什么时候出版?
    有电子版吗?有的话电子版大概什么时候出?
    潜心修行  发表于 2019-04-28 16:38:19
    推荐
    • 您好,本书预计5月底出版,电子版应该会和纸质版同步上市,感谢您的关注!

      杨琳  发表于 2019-04-29 09:08:43
    • @杨琳 好,给你们点赞

      竞天问  发表于 2019-05-08 09:44:58
  • 这本书什么时候开始翻译的?什么时候可以翻译完啊
    tuling_wu  发表于 2018-03-27 17:26:53
    推荐
  • 电子版大概还要多长时间?
    征尘丶倚阑珊  发表于 2019-05-28 13:49:45
    推荐
  • 扫了一眼目录,内容详尽与完全,与自己当下所要解决的问题很贴合,但由于留学国外,非常期待本书的电子版。
    chengfu_deng  发表于 2019-05-28 22:46:32
    推荐
  • 请尽快推出电子版吧!
    CKHO  发表于 2019-05-31 17:26:42
    推荐
  • 源代码无法打开
    转角  发表于 2019-07-22 13:44:14
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