[Pagsusuri] Feature Engineering for Machine Learning (Alice Zheng) Nabuod.

Feature Engineering for Machine Learning (Alice Zheng)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1491953241?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Feature-Engineering-for-Machine-Learning-Alice-Zheng.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/designing-machine-learning-systems-an-iterative/id1795798192?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Feature+Engineering+for+Machine+Learning+Alice+Zheng+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Feature-Engineering-for-Machine-Learning-Alice-Zheng.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Feature-Engineering-for-Machine-Learning-Alice-Zheng.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Feature-Engineering-for-Machine-Learning-Alice-Zheng.html

- Magbasa pa: https://tagalog.9natree.com/read/1491953241/

#Pagtransformngnumerikalnadatos #Featurehashingparasakategorya #Bagofwordsatngrams #PrincipalcomponentanalysisoPCA #Kmeansbilangfeaturization #FeatureEngineeringforMachineLearning

Ang Feature Engineering for Machine Learning: Principles and Techniques for Data Scientists nina Alice Zheng at Amanda Casari ay isang praktikal na aklat sa data science at machine learning. Hindi nito inilalagay sa sentro ang pagpili ng pinakamodernong algorithm. Sa halip, ipinapakita nito kung paano gawing kapaki pakinabang na mga numerical feature ang hilaw na datos, upang may malinaw na impormasyong magagamit ang modelo. Saklaw nito ang mga karaniwang uri ng datos, kabilang ang numero, kategorya, teksto, at larawan. Gumagamit ang mga halimbawa ng Python at mga tool na pamilyar sa maraming practitioner, gaya ng NumPy, Pandas, scikit learn, at Matplotlib. Ang ayos ng libro ay nakatuon sa mga tiyak na problema sa datos, kaya mas madaling iugnay ang teknik sa aktuwal na gamit nito. Mahalaga ang layunin ng aklat dahil maraming proyektong machine learning ang nabibigo, hindi dahil kulang ang algorithm, kundi dahil mali, maingay, o kulang sa kahulugan ang representasyon ng datos. Ipinapakita ng mga may akda na ang mahusay na feature engineering ay pagsasanib ng matematika, pag unawa sa domain, at maingat na pagsusuri.