Merkmalskonstruktion für Machine Learning (Mängelexemplar-Gut)

Description

Alice Zheng & Amanda Casari
ISBN: 9783960090939
1. Auflage 2019,
Verlag: O´Reilly
Eine Systematische Einleitung für das Feature Engineering
Lernen Sie Techniken, um Merkmale  numerische Darstellungen von Rohdaten  zu gewinnen und mit maschinellen Lernmodellen nutzbar zu machen
Der Fokus des Buchs liegt auf dem Einsatz der gezeigten Techniken in der Praxis
In den Beispielen arbeiten Sie mit den Python Bibliotheken numpy, Pandas, scikit learn und Matplotlib
Das Feature Engineering  auch Merkmalskonstruktion genannt ist ein entscheidender Arbeitsschritt bei der Datenaufbereitung für das maschinelle Lernen, der die Leistung der Modelle entscheidend beeinflusst. In diesem praxisnahen Buch lernen Sie Techniken, um Merkmale  numerische Darstellungen von Rohdaten zu gewinnen und mit maschinellen Lernmodellen nutzbar zu machen. Jedes Kapitel führt Sie durch eine einzelne Aufgabe der Datenanalyse wie etwa die Darstellung von Text- oder Bilddaten. Zusammen veranschaulichen diese Beispiele die wichtigsten Prinzipien des Feature Engineering.
Statt diese Prinzipien einfach nur zu beschreiben, legen die Autorinnen im gesamten Buch den Schwerpunkt auf die praktische Anwendung. Das Schlusskapitel fügt alles zusammen, indem es verschiedene Techniken des Feature Engineering auf einen realen, strukturierten Datensatz anwendet. In den Beispielen werden Python-Pakete wie numpy, Pandas, scikit-learn und Matplotlib verwendet.
Text vom Verlag
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