Merkmalskonstruktion für Machine Learning von Casari,  Amanda, Lotze,  Thomas, Zheng,  Alice

Merkmalskonstruktion für Machine Learning

Prinzipien und Techniken der Datenaufbereitung

Die Merkmalskonstruktion, auch Feature Engineering genannt, ist ein entscheidender Arbeitsschritt bei der Datenaufbereitung für das maschinelle Lernen, der die Leistung der Modelle stark beeinflusst. In diesem praxisnahen Buch lernen Sie Techniken, um Merkmale – numerische Repräsentationen eines bestimmten Aspekts von Rohdaten – zu gewinnen und mit maschinellen Lernmodellen nutzbar zu machen. Jedes Kapitel führt Sie durch eine spezifische Aufgabe der Datenanalyse wie etwa die Darstellung von Text- oder Bilddaten. Diese Beispiele veranschaulichen die wichtigsten Prinzipien der Merkmalskonstruktion.
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

> findR *
Produktinformationen

Merkmalskonstruktion für Machine Learning online kaufen

Die Publikation Merkmalskonstruktion für Machine Learning - Prinzipien und Techniken der Datenaufbereitung von , , ist bei O'Reilly erschienen. Die Publikation ist mit folgenden Schlagwörtern verschlagwortet: AI, Algorithmen, Artificial Intelligence, Big Data, Data Science, Datenanalyse, Deep Learning, Feature Engineering, Ki, Künstliche-Intelligenz, Machine learning, Maschinelles Lernen, matplotlib, Neuronale Netze, NumPy, Python, scikit-learn. Weitere Bücher, Themenseiten, Autoren und Verlage finden Sie hier: https://buch-findr.de/sitemap_index.xml . Auf Buch FindR finden Sie eine umfassendsten Bücher und Publikationlisten im Internet. Sie können die Bücher und Publikationen direkt bestellen. Ferner bieten wir ein umfassendes Verzeichnis aller Verlagsanschriften inkl. Email und Telefonnummer und Adressen. Die Publikation kostet in Deutschland 34.9 EUR und in Österreich 34.9 EUR Für Informationen zum Angebot von Buch FindR nehmen Sie gerne mit uns Kontakt auf!