Python Feature Engineering Cookbook

Recenzie čitateľov

Kniha je dobre prijatým zdrojom informácií o príznakovom inžinierstve v jazyku Python, ktorý je vhodný najmä pre tých, ktorí majú určité predchádzajúce znalosti z oblasti dátovej vedy a strojového učenia. Poskytuje stručné príklady kódu, praktické recepty na rôzne úlohy a je vnímaná ako cenná referencia na manipuláciu s údajmi. Niektorí čitatelia však zistili, že jej chýba hĺbka, pokiaľ ide o štatistické súvislosti, a boli hlásené určité problémy s verziou pre Kindle.

Rýchly, stručný a efektívny kód pre inžinierstvo funkcií.

Cenné na automatizáciu zložitých procesov a zníženie manuálnej námahy.

(na základe 9 čitateľských recenzií)

Obsah knihy:

Získajte presné informácie z údajov na trénovanie a zlepšovanie modelov strojového učenia pomocou knižníc NumPy, SciPy, pandas a scikit-learn Kľúčové vlastnosti Objavte riešenia na generovanie príznakov, extrakciu príznakov a výber príznakov Odhaľte komplexný proces tvorby príznakov v spojitých, diskrétnych a neštruktúrovaných súboroch údajov Implementujte moderné techniky extrakcie príznakov pomocou knižníc Python pandas, scikit-learn, SciPy a NumPy Popis knihy

Príznakové inžinierstvo je neoceniteľné pri vývoji a obohacovaní modelov strojového učenia. V tejto kuchárskej knihe budete pracovať s najlepšími nástrojmi na zefektívnenie potrubí a techník príznakového inžinierstva a na zjednodušenie a zlepšenie kvality vášho kódu.

Pomocou knižníc jazyka Python, ako sú pandas, scikit-learn, Featuretools a Feature-engine, sa naučíte pracovať so spojitými aj diskrétnymi súbormi údajov a budete schopní transformovať funkcie z neštruktúrovaných súborov údajov. Rozviniete si zručnosti potrebné na výber najlepších príznakov, ako aj najvhodnejších techník extrakcie. V tejto knihe nájdete recepty v jazyku Python, ktoré vám pomôžu automatizovať feature engineering a zjednodušiť tak zložité procesy. Osvojíte si aj rôzne stratégie príznakového inžinierstva, ako je box-cox transformácia, power transformácia a log transformácia v oblastiach strojového učenia, posilňovania učenia a spracovania prirodzeného jazyka (NLP).

Na konci tejto knihy objavíte tipy a praktické riešenia na všetky vaše problémy s funkciami. Čo sa naučíte Zjednodušte si postupy tvorby funkcií pomocou výkonných balíkov jazyka Python Osvojte si imputáciu chýbajúcich hodnôt Zakódovanie kategoriálnych premenných pomocou širokého súboru techník Rýchle a bezproblémové získavanie poznatkov z textu Vytváranie funkcií z transakčných údajov a časových radov Odvodzovanie nových funkcií kombinovaním existujúcich premenných Pochopte, ako transformovať, diskretizovať a škálovať svoje premenné Vytváranie informatívnych premenných z dátumu a času Pre koho je táto kniha určená

Táto kniha je určená pre odborníkov na strojové učenie, inžinierov umelej inteligencie, dátových vedcov a inžinierov NLP a posilňovania učenia, ktorí chcú optimalizovať a obohatiť svoje modely strojového učenia o najlepšie funkcie. Znalosť strojového učenia a kódovania v jazyku Python vám pomôže pri pochopení konceptov, ktorými sa zaoberá táto kniha. Obsah Predvídanie problémov s premennými pri vytváraní ML modelov Imputácia chýbajúcich údajov Kódovanie kategorických premenných Transformácia číselných premenných Vykonávanie diskretizácie premenných Práca s odľahlými hodnotami Odvodzovanie funkcií z dátumových a časových premenných Vykonávanie škálovania funkcií Aplikovanie matematických výpočtov na funkcie Vytváranie funkcií s transakčnými údajmi a časovými radmi Extrakcia funkcií z textových premenných