数据准备和特征工程：数据工程师必知必会技能 齐伟 著 电子工业
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￥ 5.07 1.1折 ￥ 45 八五品
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作者齐伟 著
出版社电子工业出版社
ISBN9787121382635
出版时间2020-03
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数198页
字数99999千字
定价45元
货号9787121382635
上书时间2024-10-05
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商品详情
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基本信息
书名:数据准备和特征工程：数据工程师必知必会技能
定价：45.00元
作者:齐伟 著
出版社：电子工业出版社
出版日期：2020-03-01
ISBN：9787121382635
字数：332000
页码：198
版次：1
装帧：平装
开本：16开
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编辑推荐
内容提要
《数据准备和特征工程：数据工程师必知必会技能》详细地介绍了大数据、人工智能等项目中不可或缺的环节和内容：数据准备和特征工程。书中的每节首先以简明方式介绍了基本知识；然后通过实际案例演示了基本知识的实际应用，并提供了针对性练习项目，将“知识、案例、练习”融为一体；最后以“扩展探究”方式引导读者进入更深广的领域。 《数据准备和特征工程：数据工程师必知必会技能》既适合作为大学相关专业的教材，也适合作为大数据、人工智能等领域的开发人员的参考读物。
目录
章 感知数据 0011．0 了解数据科学项目 0011．1 文件中的数据 0031．1．1 CSV文件 0031．1．2 Excel文件 0091．1．3 图像文件 0151．2 数据库中的数据 0191．3 网页上的数据 0291．4 来自API 的数据 039第2 章 数据清理 0442．0 基本概念 0452．1 转化数据类型 0462．2 处理重复数据 0542．3 处理缺失数据 0572．3．1 检查缺失数据 0582．3．2 用指定值填补 0632．3．3 根据规律填补 0692．4 处理离群数据 076第3 章 特征变换 0833．0 特征的类型 0843．1 特征数值化 0853．2 特征二值化 0883．3 OneHot编码 0933．4 数据变换 0983．5 特征离散化 1043．5．1 无监督离散化 1043．5．2 有监督离散化 1103．6 数据规范化 113第4 章 特征选择 1244．0 特征选择简述 1244．1 封装器法 1274．1．1 循序特征选择 1274．1．2 穷举特征选择 1354．1．3 递归特征消除 1404．2 过滤器法 1444．3 嵌入法 149第5 章 特征抽取 1545．1 无监督特征抽取 1545．1．1 主成分分析 1545．1．2 因子分析 1615．2 有监督特征抽取 167附录A Jupyter简介 173附录B NumPy简介 176附录C Pandas简介 185附录D Matplotlib简介 194后记 199
作者介绍
齐伟，自称老齐，现居苏州，所著在线教程《零基础学Python》及《零基础学Python（第2版）》在业内引起非常大的反响。愿意和来自各方的朋友讨论技术问题，并能提供相关技术服务。
序言
第1 章 感知数据 0011．0 了解数据科学项目 0011．1 文件中的数据 0031．1．1 CSV文件 0031．1．2 Excel文件 0091．1．3 图像文件 0151．2 数据库中的数据 0191．3 网页上的数据 0291．4 来自API 的数据 039第2 章 数据清理 0442．0 基本概念 0452．1 转化数据类型 0462．2 处理重复数据 0542．3 处理缺失数据 0572．3．1 检查缺失数据 0582．3．2 用指定值填补 0632．3．3 根据规律填补 0692．4 处理离群数据 076第3 章 特征变换 0833．0 特征的类型 0843．1 特征数值化 0853．2 特征二值化 0883．3 OneHot编码 0933．4 数据变换 0983．5 特征离散化 1043．5．1 无监督离散化 1043．5．2 有监督离散化 1103．6 数据规范化 113第4 章 特征选择 1244．0 特征选择简述 1244．1 封装器法 1274．1．1 循序特征选择 1274．1．2 穷举特征选择 1354．1．3 递归特征消除 1404．2 过滤器法 1444．3 嵌入法 149第5 章 特征抽取 1545．1 无监督特征抽取 1545．1．1 主成分分析 1545．1．2 因子分析 1615．2 有监督特征抽取 167附录A Jupyter简介 173附录B NumPy简介 176附录C Pandas简介 185附录D Matplotlib简介 194后记 199
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