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题名:
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特征工程入门与实践 / (土) 锡南·厄兹代米尔, 迪夫娅·苏萨拉著 , 庄嘉盛译 |
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ISBN:
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978-7-115-51164-5 价格： CNY59.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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210页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 人民邮电出版社 出版日期： 2019 |
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内容提要:
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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。首先从理解数据开始——机器学习模型的成功取决于如何利用不同类型的特征，例如连续特征、类属特征等。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。你会学习将问题陈述转换为有用的新特征，还会学习如何提供商业需求驱动的特征以及数学见解。最后，你将学习如何在自己的机器上进行机器学习，自动学习数据中令人惊叹的特征。 |
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主题词:
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机器学习 |
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中图分类法:
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TP181 版次： 5 |
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主要责任者:
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厄兹代米尔 著 |
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主要责任者:
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苏萨拉 著 |
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次要责任者:
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庄嘉盛 译 |
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责任者附注:
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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。 |
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责任者附注:
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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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索书号:
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6 |
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索书号:
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