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Python数据挖掘与机器学习实战
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机器学习的特征工程（英文epub版） 评分:
特征工程对于应用机器学习是必不可少的，但是使用领域知识来加强预测模型可能是困难和昂贵的。为了帮助填补功能工程方面的信息空白，这本全面的实际操作指南教导初、中级数据科学家如何使用这一实践广泛但却鲜有讨论的主题。作者Alice Zheng解释了一些常见的实践和数学原理，以帮助设计新数据和任务的特性。如果您了解基本的机器学习概念，如监督学习和非监督学习，您就可以开始了。您不仅将学习如何以系统和有原则的方式实现功能工程，还将学习如何实践更好的数据科学。*准确了解什么是功能工程，为什么它很重要，以及如何做好它*对不同的数据类型(包括图像、文本和日志)使用通用方法*了解不同的技术(如功能缩放和主成分分析)如何工作*了解无监督的功能学习在深入学习图像的情况下如何工作”
上传时间：2018-03 大小：13.67MB
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2021-05-22《精通特征工程》 / 《Feature Engineering for Machine Learning》书中的示例代码
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2021-06-13数据科学是一门内涵很广的学科，它涉及到统计分析、机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能。本课程将深入浅出、全面系统地介绍了这门学科的内容。通过这门课程，同学可以了解并熟悉如下的开源工具：scikit-learn、statsmodels、TensorFlow、Pyspark等。 本课程分为4个部分，18个章节。 ·????????????第一部分是最初的3章，主要介绍数据科学想要解决的问题、常用的IT工具Python以及这门学科所涉及的数学基础。 ·????????????第二部分是第4-7章，主要讨论数据模型，主要包含三方面的内容：一是统计中最经典的线性回归和逻辑回归模型；二是计算机估算模型参数的随机梯度下降法，这是模型工程实现的基础；三是来自计量经济学的启示，主要涉及特征提取的方法以及模型的稳定性。 ·????????????第三部分是接下来的8-15章，主要讨论算法模型，也就是机器学习领域比较经典的模型。这三章依次讨论了监督式学习、生成式模型以及非监督式学习。 ·????????????第四部分将覆盖目前数据科学最前沿的两个领域分别是大数据和人工智能。具体来说，第11章将介绍大数
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