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Merkmalskonstruktion für Machine Learning
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Description
Statt diese Prinzipien nur zu beschreiben, legen die Autorinnen Alice Zheng und Amanda Casari im gesamten Buch den Schwerpunkt auf die praktische Anwendung mit Übungen. Das Schlusskapitel vertieft das Gelernte, indem es verschiedene Techniken der Merkmalskonstruktion auf einen realen, strukturierten Datensatz anwendet. In den Beispielen werden Python-Pakete wie numpy, Pandas, scikit-learn und Matplotlib verwendet.
Aus dem Inhalt: - Merkmalskonstruktion an numerischen Daten: Filter, Klasseneinteilung, Skalierung, logarithmische und Potenz-Transformationen - Techniken für natürlichen Text: Bag-of-Words-Modelle, n-Gramme und Phrasenerkennung - Frequenzfilterung und Merkmalsskalierung zum Entfernen aussageloser Merkmale - Kodierungstechniken für Kategorievariablen, darunter Merkmals-Hashing und Klassenzählung - Modellgesteuerte Merkmalskonstruktion mit der Hauptkomponentenanalyse - Das Konzept der Modellkombination mit dem k-Means-Algorithmus als Technik zur Merkmalserzeugung - Gewinnung von Bildmerkmalen anhand manueller und Deep-Learning-Techniken
"Datenaufbereitung und Merkmalskonstruktion haben sich in vielen Anwendungen als die wichtigsten Einflussfaktoren für die Leistungsfähigkeit der Modelle erwiesen. Ich freue mich, dass es endlich ein Buch gibt, das sich nur diesem Thema widmet. Alice und Amanda erklären sehr detailliert die Feinheiten vieler verbreiteter Techniken." - Andreas C. MüllerDozent für Machine Learning an der Universität von Columbia und Kernentwickler bei scikit-learn
Product details
Binding:
Paperback
Edition:
1
Number of Pages:
214
Release Date:
2019-03-28
Publication Date:
2019-04-30
Publisher:
Dpunkt.Verlag GmbH
Languages:
Original:
German
ISBN10:
3960090935
ISBN13:
9783960090939
Weight:
405 g
Height:
167 cm
Width:
238 cm
Thickness:
15 cm
Condition
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Very good
Almost no signs of wear. Book pages have no markings, accessories are intact and all other media are in good condition.
€10,49