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數據準備和特征工程:數據工程師必知必會技能

包郵 數據準備和特征工程:數據工程師必知必會技能

作者:齊偉
出版社:電子工業出版社出版時間:2020-03-01
開本: 26cm 頁數: 198頁
中 圖 價:¥23.0(5.1折) 定價  ¥45.0 登錄后可看到會員價
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數據準備和特征工程:數據工程師必知必會技能 版權信息

數據準備和特征工程:數據工程師必知必會技能 本書特色

畫龍點睛的批注,讓學習更加簡單案例式教學,面向工程實踐滲透技術發展,基礎與前沿結合提供在線實驗平臺,學練融合在專屬公眾號與作者交互,教學相長配套視頻和在線課程,邊看邊學

數據準備和特征工程:數據工程師必知必會技能 內容簡介

本書詳細地介紹了大數據、人工智能等項目中不可或缺的環節和內容:數據準備和特征工程。書中的每節首先以簡明方式介紹了基本知識;然后通過實際案例演示了基本知識的實際應用,并提供了針對性練習項目,將“知識、案例、練習”融為一體;*后以“擴展探究”方式引導讀者進入更深廣的領域。本書既適合作為大學相關專業的教材,也適合作為大數據、人工智能等領域的開發人員的參考讀物。

數據準備和特征工程:數據工程師必知必會技能 目錄

目錄 第1 章 感知數據 ·································.001 1.0 了解數據科學項目 ································001 1.1 文件中的數據 ··································003 1.1.1 CSV文件 ····································003 1.1.2 Excel文件 ···································009 1.1.3 圖像文件 ···································015 1.2 數據庫中的數據 ·································019 1.3 網頁上的數據 ··································029 1.4 來自API 的數據 ·································039 第2 章 數據清理 ··································044 2.0 基本概念 ····································045 2.1 轉化數據類型 ··································046 2.2 處理重復數據 ··································054 2.3 處理缺失數據 ··································057 2.3.1 檢查缺失數據 ·································058 2.3.2 用指定值填補 ·································063 2.3.3 根據規律填補 ·································069 2.4 處理離群數據 ··································076 第3 章 特征變換 ···································083 3.0 特征的類型 ···································084 3.1 特征數值化 ···································085 3.2 特征二值化 ···································088 3.3 OneHot編碼 ···································093 3.4 數據變換 ····································098 3.5 特征離散化 ···································104 3.5.1 無監督離散化 ·································104 3.5.2 有監督離散化 ·································110 3.6 數據規范化 ···································113 第4 章 特征選擇 ···································124 4.0 特征選擇簡述 ··································124 4.1 封裝器法 ····································127 4.1.1 循序特征選擇 ·································127 4.1.2 窮舉特征選擇 ·································135 4.1.3 遞歸特征消除 ·································140 4.2 過濾器法 ····································144 4.3 嵌入法 ·····································149 第5 章 特征抽取 ···································154 5.1 無監督特征抽取··································154 5.1.1 主成分分析 ··································154 5.1.2 因子分析 ···································161 5.2 有監督特征抽取 ·································167 附錄A Jupyter簡介 ·································173 附錄B NumPy簡介 ··································176 附錄C Pandas簡介 ··································185 附錄D Matplotlib簡介 ································194 后記 ········································199
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數據準備和特征工程:數據工程師必知必會技能 作者簡介

齊偉,自稱老齊,現居蘇州,所著在線教程《零基礎學Python》及《零基礎學Python(第2版)》在業內引起非常大的反響。愿意和來自各方的朋友討論技術問題,并能提供相關技術服務。

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