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 Num. Py, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, и выложены в репозитарии авторов на Git. Hub
Ваш отзыв о Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков будет первым. Не всегда достаточно просто прочитать отзывы, иногда мы также хотим поделиться своим мнением о товаре. Наше мнение может быть важным для других потенциальных покупателей, а также для самого продавца. Поэтому, после приобретения Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков, мы рекомендуем написать информативный комментарий, чтобы помочь другим людям сделать правильный выбор.
Когда мы делаем покупки в интернете, одной из важнейших составляющих процесса является доставка. Правильно указанный адрес доставки - это залог того, что Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков окажется в ваших руках точно вовремя. Важно указать полный и точный адрес доставки для транспортной компаниии и курьеру.
