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數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和特征工程——數(shù)據(jù)工程師必知必會(huì)技能
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數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和特征工程——數(shù)據(jù)工程師必知必會(huì)技能 版權(quán)信息
- ISBN：9787121382635
- 條形碼：9787121382635 ; 978-7-121-38263-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和特征工程——數(shù)據(jù)工程師必知必會(huì)技能 內(nèi)容簡(jiǎn)介
《數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和特征工程――數(shù)據(jù)工程師必知必會(huì)技能》詳細(xì)地介紹了大數(shù)據(jù)、人工智能等項(xiàng)目中不可或缺的環(huán)節(jié)和內(nèi)容：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和特征工程。書中的每節(jié)首先以簡(jiǎn)明方式介紹了基本知識(shí)；然后通過實(shí)際案例演示了基本知識(shí)的實(shí)際應(yīng)用，并提供了針對(duì)性練習(xí)項(xiàng)目，將“知識(shí)、案例、練習(xí)”融為一體；*后以“擴(kuò)展探究”方式引導(dǎo)讀者進(jìn)入更深廣的領(lǐng)域。 《數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和特征工程――數(shù)據(jù)工程師必知必會(huì)技能》既適合作為大學(xué)相關(guān)專業(yè)的教材，也適合作為大數(shù)據(jù)、人工智能等領(lǐng)域的開發(fā)人員的參考讀物。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和特征工程——數(shù)據(jù)工程師必知必會(huì)技能 目錄
第1章 感知數(shù)據(jù)
1．0 了解數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目
1．1 文件中的數(shù)據(jù)
1．1．1 CSV文件
1．1．2 Excel文件
1．1．3 圖像文件
1．2 數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)
1．3 網(wǎng)頁上的數(shù)據(jù)
1．4 來自API的數(shù)據(jù)
第2章 數(shù)據(jù)清理
2．0 基本概念
2．1 轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)類型
2．2 處理重復(fù)數(shù)據(jù)
2．3 處理缺失數(shù)據(jù)
2．3．1 檢查缺失數(shù)據(jù)
2．3．2 用指定值填補(bǔ)
2．3．3 根據(jù)規(guī)律填補(bǔ)
2．4 處理離群數(shù)據(jù)
第3章 特征變換
3．0 特征的類型
3．1 特征數(shù)值化
3．2 特征二值化
3．3 OneHot編碼
3．4 數(shù)據(jù)變換
3．5 特征離散化
3．5．1 無監(jiān)督離散化
3．5．2 有監(jiān)督離散化
3．6 數(shù)據(jù)規(guī)范化
第4章 特征選擇
4．0 特征選擇簡(jiǎn)述
4．1 封裝器法
4．1．1 循序特征選擇
4．1．2 窮舉特征選擇
4．1．3 遞歸特征消除
4．2 過濾器法
4．3 嵌入法
第5章 特征抽取
5．1 無監(jiān)督特征抽取
5．1．1 主成分分析
5．1．2 因子分析
5．2 有監(jiān)督特征抽取
附錄A Jupyter簡(jiǎn)介
附錄B NumPy簡(jiǎn)介
附錄C Pandas簡(jiǎn)介
附錄D Maptplotlib簡(jiǎn)介
后記
1．0 了解數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目
1．1 文件中的數(shù)據(jù)
1．1．1 CSV文件
1．1．2 Excel文件
1．1．3 圖像文件
1．2 數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)
1．3 網(wǎng)頁上的數(shù)據(jù)
1．4 來自API的數(shù)據(jù)
第2章 數(shù)據(jù)清理
2．0 基本概念
2．1 轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)類型
2．2 處理重復(fù)數(shù)據(jù)
2．3 處理缺失數(shù)據(jù)
2．3．1 檢查缺失數(shù)據(jù)
2．3．2 用指定值填補(bǔ)
2．3．3 根據(jù)規(guī)律填補(bǔ)
2．4 處理離群數(shù)據(jù)
第3章 特征變換
3．0 特征的類型
3．1 特征數(shù)值化
3．2 特征二值化
3．3 OneHot編碼
3．4 數(shù)據(jù)變換
3．5 特征離散化
3．5．1 無監(jiān)督離散化
3．5．2 有監(jiān)督離散化
3．6 數(shù)據(jù)規(guī)范化
第4章 特征選擇
4．0 特征選擇簡(jiǎn)述
4．1 封裝器法
4．1．1 循序特征選擇
4．1．2 窮舉特征選擇
4．1．3 遞歸特征消除
4．2 過濾器法
4．3 嵌入法
第5章 特征抽取
5．1 無監(jiān)督特征抽取
5．1．1 主成分分析
5．1．2 因子分析
5．2 有監(jiān)督特征抽取
附錄A Jupyter簡(jiǎn)介
附錄B NumPy簡(jiǎn)介
附錄C Pandas簡(jiǎn)介
附錄D Maptplotlib簡(jiǎn)介
后記
展開全部
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和特征工程——數(shù)據(jù)工程師必知必會(huì)技能 作者簡(jiǎn)介
齊偉，自稱老齊，現(xiàn)居蘇州，所著在線教程《零基礎(chǔ)學(xué)Python》及《零基礎(chǔ)學(xué)Python（第2版）》在業(yè)內(nèi)引起 大的反響。愿意和來自各方的朋友討論技術(shù)問題，并能提供相關(guān)技術(shù)服務(wù)。
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