作者简介

作者简介

爱丽丝 • 郑Alice Zheng)是应用机器学习、生成算法和平台开发领域的一位技术领导者。她现在担任 Amazon Advertising 的研究经理,此前曾在 GraphLab/Data/Turi 从事工具开发和用户培训,并在微软研究院担任过机器学习研究员。她在加州大学伯克利分校获得了计算机科学学士学位和数学学士学位以及电子工程和计算机科学博士学位。

阿曼达 • 卡萨丽Amanda Casari)是一位领导者和工程师,研究兴趣是下一代技术以及如何充分展示出它们的影响。她现在是 Concur Labs 的高级产品经理和数据科学家,也是 SAP Concur 的 Concur Labs AI Research 团队的联合创始人。在过去的 16 年中,她担任过多种跨职能职务,涉足过多种工程领域,包括数据科学、机器学习、复杂系统和机器人。她在美国海军学院获得了控制系统工程学士学位,在佛蒙特大学获得了电子工程硕士学位。

目录

  • 版权声明
  • O'Reilly Media, Inc. 介绍
  • 前言
  • 第 1 章 机器学习流程
  • 第 2 章 简单而又奇妙的数值
  • 第 3 章 文本数据:扁平化、过滤和分块
  • 第 4 章 特征缩放的效果:从词袋到 tf-idf
  • 第 5 章 分类变量:自动化时代的数据计数
  • 第 6 章  数据降维:使用 PCA 挤压数据
  • 第 7 章 非线性特征化与 k-均值模型堆叠
  • 第 8 章 自动特征生成:图像特征提取和深度学习
  • 第 9 章 回到特征:建立学术论文推荐器
  • 附录 A 线性建模与线性代数基础
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  • 封面简介