Ebook Feature Engineering Cho Modern Machine Learning Với Scikit-Learn - Data Science Nâng Cao Và Các Ứng Dụng Thực Tế [Ấn Bản 2025] [PDF, EPUB] [9406E]
Cuốn sách này cấp quyền truy cập miễn phí vào Nền tảng học tập điện tử của chúng tôi, bao gồm:
- ✓ Repository Code miễn phí với tất cả các code block được sử dụng trong cuốn sách này.
- ✓ Truy cập vào các chương miễn phí của tất cả thư viện sách lập trình đã xuất bản của chúng tôi.
- ✓ Hỗ trợ khách hàng cao cấp miễn phí
- ✓ Và nhiều hơn nữa...!
Giải phóng sức mạnh của Feature Engineering cho Machine Learning tiên tiến.
Chuyển đổi dữ liệu thô thành các feature mạnh mẽ với "Feature Engineering cho Modern Machine Learning với Scikit-Learn: Data Science nâng cao và các ứng dụng thực tế". Hướng dẫn thiết yếu này đưa bạn vượt ra ngoài những điều cơ bản, hướng dẫn bạn cách tạo, tối ưu hóa và tự động hóa các tính năng để nâng cao mô hình machine learning. Tập trung vào các ứng dụng thực tế và các kỹ thuật nâng cao, cuốn sách này trang bị cho các data scientist, machine learning engineer và chuyên gia phân tích các kỹ năng để đưa ra các quyết định có tác động, dựa trên dữ liệu.
Tại sao Feature Engineering nâng cao lại cần thiết:
Trong machine learning, chất lượng dữ liệu đầu vào quyết định chất lượng dự đoán đầu ra. Advanced feature engineering là chìa khóa để khám phá các hidden pattern và insight có ý nghĩa trong dữ liệu của bạn, chuyển đổi dữ liệu thành các input có cấu trúc thúc đẩy hiệu suất mô hình. Cuốn sách này cung cấp thông tin chuyên sâu về việc tạo và tinh chỉnh các tính năng phù hợp với các thách thức riêng của dữ liệu của bạn, đảm bảo các mô hình vừa chính xác vừa có thông tin chi tiết.
Những gì bạn sẽ khám phá bên trong:
Feature Engineering cho Modern Machine Learning với Scikit-Learn bao gồm mọi giai đoạn của advanced feature engineering, từ các chuyển đổi nền tảng đến các pipeline được tự động và các công cụ tiên tiến:
- ✓ Automating Data Preparation với Scikit-Learn Pipelines: Học cách tạo các workflow tự động, có thể tái tạo, xử lý mọi thứ từ scaling và encoding đến feature selection.
- ✓ Advanced Feature Creation & Transformation: Nắm vững các kỹ thuật phức tạp như polynomial features, interaction terms và dimensionality reduction, tất cả đều được thiết kế để cải thiện độ chính xác của mô hình.
- ✓ Industry-Specific Case Studies: Áp dụng các kỹ thuật feature engineering vào các lĩnh vực thực tế như chăm sóc sức khỏe, bán lẻ và phân khúc khách hàng, tìm hiểu sâu hơn về cách feature engineering thích ứng trên nhiều lĩnh vực.
- ✓ Các công cụ hiện đại và tự động hóa với AutoML: Khám phá các công cụ AutoML như TPOT và Auto-sklearn để tự động hóa feature selection và model optimization, cho phép bạn tập trung vào các tính năng có tác động cao nhất.
- ✓ Deep Learning Feature Engineering: Khám phá các kỹ thuật dành riêng cho neural networks, bao gồm data augmentation, embeddings và feature transformations giúp nâng cao các deep learning workflow.
Ai nên đọc cuốn sách này:
Cho dù bạn là một data scientist giàu kinh nghiệm hay advanced beginner đang tìm cách xây dựng các kỹ năng tiên tiến, cuốn sách này cung cấp các kỹ thuật thiết yếu cho machine learning hiện đại. Nó lý tưởng cho bất kỳ ai muốn:
- ✓ Tối đa hóa hiệu suất của mô hình thông qua feature engineering có tác động mạnh.
- ✓ Xây dựng các workflow hiệu quả và reproducible với Scikit-Learn.
- ✓ Khám phá các ứng dụng nâng cao trên nhiều lĩnh vực.
Nâng cao các mô hình của bạn với Advanced Feature Engineering:
Feature Engineering cho Modern Machine Learning với Scikit-Learn không chỉ là một hướng dẫn, mà còn là một bộ công cụ để tạo ra các data transformation thúc đẩy các mô hình hiệu suất cao. Trang bị cho mình các kỹ thuật, công cụ và hiểu biết mới nhất để tự tin giải quyết các thách thức khoa học dữ liệu thực tế và mở khóa toàn bộ tiềm năng của các dự án học máy của bạn. Hãy đắm mình vào thế giới feature engineering và nâng cao chuyên môn khoa học dữ liệu của bạn ngay hôm nay!
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu.
- ✓ 02. Chương 1: Các Data Analysis Project thực tế.
- ✓ 03. Chương 2: Feature Engineering cho các Predictive Model.
- ✓ 04. Quiz Part 1: Các Ứng dụng thực tế và Case Study.
- ✓ 05. Project 1: Customer Segmentation sử dụng các kỹ thuật Clustering.
- ✓ 06. Chương 3: Automating Feature Engineering với Pipelines.
- ✓ 07. Chương 4: Feature Engineering cho Model Improvement.
- ✓ 08. Chương 5: Các kỹ thuật Model Evaluation nâng cao.
- ✓ 09. Quiz Part 2: Tích hợp với Scikit-Learn cho Model Building.
- ✓ 10. Project 2: Feature Engineering với các Deep Learning Model.
- ✓ 11. Chương 6: Giới thiệu về Feature Selection với Lasso & Ridge.
- ✓ 12. Chương 7: Feature Engineering cho Deep Learning.
- ✓ 13. Chương 8: AutoML & Automated Feature Engineering.
- ✓ 14. Quiz Part 3: Các chủ đề nâng cao và xu hướng tương lai.
- ✓ 15. Kết luận.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !