精通特征工程pdf百度网盘下载地址?
特征工程是机器学习流程中至关重要的一个环节，然而专门讨论这个话题的著作却寥寥无几。本书旨在填补这一空白，着重阐明特征工程的基本原则，介绍大量特征工程技术，教你从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格式，从而轻松构建模型，增强机器学习算法的效果。
然而，本书并非单纯地讲述特征工程的基本原则，而是通过大量示例和练习将重点放在了实际应用上。每一章都集中研究一个数据问题：如何表示文本数据或图像数据，如何为自动生成的特征降低维度，何时以及如何对特征进行标准化，等等。最后一章通过一个完整的例子演示了多种特征工程技术的实际应用。书中所有代码示例均是用Python编写的，涉及NumPy、Pandas、scikit-learn和Matplotlib等程序包。
- 数值型数据的特征工程：过滤、分箱、缩放、对数变换和指数变换
- 自然文本技术：词袋、n元词与短语检测
- 基于频率的过滤和特征缩放
- 分类变量编码技术：特征散列化与分箱计数
- 使用主成分分析的基于模型的特征工程
- 模型堆叠与k-均值特征化
- 图像特征提取：人工提取与深度学习
作者简介:
爱丽丝·郑（Alice Zheng） 亚马逊广告平台建模和优化团队负责人，应用机器学习、生成算法和平台开发领域的技术领导者，前微软研究院机器学习研究员。 阿曼达·卡萨丽（Amanda Casari） 谷歌云开发者关系工程经理，曾是Concur Labs的产品经理和数据科学家，在数据科学、机器学习、复杂系统和机器人等多个领域都有丰富经验。
目录:
第1章 机器学习流程 1
第2章 简单而又奇妙的数值 4
第3章 文本数据：扁平化、过滤和分块 33
第4章 特征缩放的效果：从词袋到tf-idf 52
第5章 分类变量：自动化时代的数据计数 65
第6章 数据降维：使用PCA 挤压数据 82
第7章 非线性特征化与k-均值模型堆叠 94
第8章 自动特征生成：图像特征提取和深度学习 108
第9章 回到特征：建立学术论文推荐器 129
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