Ebook Python Feature Engineering - Hướng Dẫn Hoàn Chỉnh Về Cách Tạo Các Feature Mạnh Mẽ Cho Các Mô Hình Machine Learning Của Bạn [Ấn Bản Lần 3, Tháng 8/2024] [PDF, EPUB] [9514E]
Tận dụng sức mạnh của Python để xây dựng các feature engineering và machine learning pipeline sẵn sàng để triển khai vào production.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Tạo các tính năng mạnh mẽ từ tabular, transactional, và time-series data.
- ✓ Phát triển các feature engineering pipeline thực tế hiệu quả và reproducible.
- ✓ Tối ưu hóa data transformation và tiết kiệm thời gian quý báu.
2. Mô tả sách:
Tối ưu hóa data preprocessing và feature engineering trong project machine learning của bạn với phiên bản thứ ba của Python Feature Engineering để giúp data preparation của bạn hiệu quả hơn.
Hướng dẫn này giải quyết những thách thức phổ biến, chẳng hạn như imput missing values và encoding categorical variables bằng các giải pháp thực tế và các thư viện Python nguồn mở.
Bạn sẽ học các kỹ thuật nâng cao để transforming các numerical variable, discretizing variable và xử lý outliers. Mỗi chương cung cấp hướng dẫn từng bước và các ví dụ thực tế, giúp bạn hiểu khi nào và cách áp dụng các transformation khác nhau cho dữ liệu được chuẩn bị tốt.
Cuốn sách khám phá cách feature extraction từ các loại dữ liệu phức tạp như date, time và text. Bạn sẽ thấy cách tạo các feature mới thông qua các phép toán và cây quyết định và sử dụng các công cụ nâng cao như Featuretools và tsfresh để extract các feature từ relational data và time series.
Cuối cùng, bạn sẽ sẵn sàng build các reproducible feature engineering pipeline, dễ dàng triển khai vào production, tối ưu hóa qdata preprocessing workflows và nâng cao hiệu suất mô hình học máy.
3. Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Khám phá nhiều phương pháp để impute missing data một cách hiệu quả.
- ✓ Encode các categorical variable trong khi giải quyết high cardinality.
- ✓ Tìm hiểu cách transform, discretize, và scale các variable của bạn một cách chính xác.
- ✓ Tự động feature extraction từ date & time data.
- ✓ Kết hợp các variable một cách chiến lược để tạo ra các feature mới và mạnh mẽ.
- ✓ Extract features từ transactional data và time series.
- ✓ Tìm hiểu các phương pháp extract meaningful features từ text data.
4. Cuốn sách này dành cho ai:
Nếu bạn là người đam mê machine learning hoặc data science muốn tìm hiểu thêm về feature engineering, data preprocessing và cách tối ưu hóa các tác vụ này, thì cuốn sách này dành cho bạn. Nếu bạn đã biết những điều cơ bản về feature engineering và đang muốn tìm hiểu thêm các phương pháp nâng cao để tạo ra các feature mạnh mẽ, thì cuốn sách này sẽ giúp bạn. Bạn nên có kiến thức cơ bản về lập trình Python và machine learning bắt đầu.
5. Mục lục:
- ✓ Chương 01. Imputing Missing Data.
- ✓ Chương 02. Encoding Categorical Variables.
- ✓ Chương 03. Transforming Numerical Variables.
- ✓ Chương 04. Thực hiện Variable Discretization.
- ✓ Chương 05. Làm việc với Outliers.
- ✓ Chương 06. Extracting Features từ Date & Time Variables
- ✓ Chương 07. Thực hiện Feature Scaling.
- ✓ Chương 08. Tạo New Features.
- ✓ Chương 09. Extracting Features từ Relational Data với Featuretools.
- ✓ Chương 10. Tạo Features từ một Time Series với tsfresh.
- ✓ Chương 11. Extracting Features từ Text Variables.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !