자료유형  

 동서단행본

ISBN  

9791161752426 94000 : \25,000

ISBN  

9788960771031(세트)

언어부호  

본문언어 - kor, 원저작언어 - eng

DDC  

006.31-23

청구기호  

006.31 Z63fㄱ

저자명  

젱, 앨리스 젱

서명/저자  

피처 엔지니어링 제대로 시작하기 : 데이터에서 효과적으로 정보를 추출하는 원리와 기법 / 앨리스 젱 ; 아만다 카사리 지음 ; 김우현 옮김

원서명  

[원표제]Feature engineering for machine learning : principles and techniques for data scientists

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  

2019년도 대한민국 학술원 선정 교육부 우수학술도서

주기사항  

대한민국 학술원 기증

서지주기  

참고문헌 및 색인 수록

주기사항  

영어 원작을 한국어로 번역

일반주제명  

기계학습

기타저자  

김우현

기타저자  

카사리, 아만다

통일총서명  

에이콘 오픈소스 프로그래밍 시리즈

기타저자  

Zheng, Alice

기타저자  

Casari, Amanda

가격  

기증\25000

Control Number  

bwcl:113644

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.