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피처 엔지니어링 제대로 시작하기 : 데이터에서 효과적으로 정보를 추출하는 원리와 기법
피처 엔지니어링 제대로 시작하기 : 데이터에서 효과적으로 정보를 추출하는 원리와 기법
- 자료유형
- 단행본
- 0015006676
- ISBN
- 9791161752426 94000 : \25000
- ISBN
- 9788960771031 (세트)
- 언어부호
- 본문언어 - kor, 원저작언어 - eng
- DDC
- 006.31-23
- 청구기호
- 005.7 Z63ㅍ
- 저자명
- Zheng, Alice
- 서명/저자
- 피처 엔지니어링 제대로 시작하기 : 데이터에서 효과적으로 정보를 추출하는 원리와 기법 / 앨리스 젱 ; 아만다 카사리 지음 ; 김우현 옮김
- 발행사항
- 서울 : 에이콘, 2019
- 형태사항
- 278 p : 도표 ; 24 cm
- 총서명
- 에이콘 오픈소스 프로그래밍 시리즈
- 주기사항
- 원저자명: Alice Zheng, Amanda Casari
- 주기사항
- 부록: 선형 모델링과 선형대수 기초
- 주기사항
- Feature engineering for machine learning :
- 서지주기
- 참고문헌 및 색인 수록
- 일반주제명
- 기계 학습[機械學習]
- 기타저자
- Casari, Amanda
- 기타저자
- 김우현
- 통일총서명
- 에이콘 오픈소스 프로그래밍 시리즈
- 기타저자
- 젱, 앨리스 젱
- 기타저자
- 카사리, 아만다
- Control Number
- kpcl:229838
- 책소개
-
머신 러닝의 결과는 데이터를 얼마나 잘 표현하는 피처를 추출하는가에 달려있다고 할 수 있다. 그러나 머신 러닝을 위한 다양한 알고리즘이나 도구에 대한 안내서는 많이 있는 것에 비해서 데이터의 피처를 어떻게 추출하고 사용할 도구에 맞게 변환하고 처리할 것인지 알려주는 안내서는 거의 없다.
이 책은 수치형 데이터, 범주형(카테고리) 데이터를 다루는 기법뿐만 아니라 텍스트, 이미지, 그리고 고차원 데이터에서 머신 러닝을 위해 좋은 피처를 추출하는 기법과 그 원리를 설명하고 실습을 통해 직관을 얻을 수 있도록 해준다.