楼主: 齐物论pi
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[书籍介绍] 【2018新翻译书】《特征工程》机器学习 [推广有奖]

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齐物论pi 学生认证  发表于 2018-10-5 15:56:37 |显示全部楼层
本帖最后由 齐物论pi 于 2018-10-5 15:58 编辑

IMG_0554.JPG


这个是github上最新翻译的《面向机器学习的特征工程》
主要内容如下:
[td]
标题

一、引言
二、简单数字的奇特技巧

三、文本数据:展开、过滤和分块

四、特征缩放的效果:从词袋到 TF-IDF
五、类别特征:机器鸡时代的鸡蛋计数
七、非线性特征提取和模型堆叠
八、自动化特征提取器:图像特征提取和深度学习
九、回到特征:将它们放到一起
附录、线性模型和线性代数基础


这个是他们翻译过来的,


github网站:https://github.com/apachecn/feature-engineering-for-ml-zh

希望可以帮助到大家(不需要下载任何东西,可以在线看)
概括提示

作者建议本书中的插图最好以彩色显示。真的,你应该在第 7 章中打印出彩色版本的“瑞士卷”,然后粘贴到你的书中。你的审美意识会感谢我们。

特征工程是一个广泛的话题,每天都在发明更多的方法,特别是在自动特征学习方面。为了将本书的范围限制在一个可管理的大小,我们不得不做一些削减。本书没有讨论音频数据的傅里叶分析,但它是一个与线性代数中的特征分析密切相关的美丽主题(我们在第 4 章和第 6 章中会介绍)。我们也忽略了与傅立叶分析密切相关的随机特征的讨论。我们通过对图像数据的深度学习来介绍特征学习,但不会深入到积极开发中的众多深度学习模型中。超出范围的还有先进的研究思路,如随机投影,复杂文本特征模型(如 word2vec 和 Brown 聚类)以及潜在空间模型(如潜在狄利克雷分析和矩阵分解)。如果这些话对你来说毫无意义,那么你很幸运。如果特征学习的前沿是你的兴趣所在,那么这可能不是为你准备的书。

本书假设掌握了基本机器学习概念的知识,例如“什么是模型”和“什么是矢量”。它并不要求掌握了数学或统计学。线性代数,概率分布和优化的经验是有帮助的,但不是必需的。


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stay hungry,stay foolish
stata SPSS
victorbian 发表于 2018-10-5 16:13:44 |显示全部楼层
Feature Engineering for Machine Learning_ Principles and Techniques for Data Sci.pdf (3.92 MB, 售价: 10 个论坛币)
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zhou_yl 发表于 2018-10-5 17:00:39 来自手机 |显示全部楼层
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zhou_yl 发表于 2018-10-5 17:00:46 来自手机 |显示全部楼层
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zhou_yl 发表于 2018-10-5 17:00:46 来自手机 |显示全部楼层
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zhou_yl 发表于 2018-10-5 17:01:07 来自手机 |显示全部楼层
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heiyaodai 发表于 2018-10-5 21:13:28 |显示全部楼层
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jiaminZ 发表于 2018-10-5 21:53:50 来自手机 |显示全部楼层
齐物论pi 发表于 2018-10-5 15:56
这个是github上最新翻译的《面向机器学习的特征工程》
主要内容如下:
[/tr]
支持一下
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maolo928 发表于 2018-10-6 08:35:13 |显示全部楼层
谢楼主。
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齐物论pi 学生认证  发表于 2018-10-6 09:19:32 |显示全部楼层
jiaminZ 发表于 2018-10-5 21:53
支持一下
可以加QQ群互相交流:347947372
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GMT+8, 2018-11-13 15:23