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The Art of Feature Engineering: Essentials for Machine Learning
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108709389 ISBN 13: 9781108709385
Da: AwesomeBooks, Wallingford, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 33,37
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Aggiungi al carrellopaperback. Condizione: Very Good. The Art of Feature Engineering: Essentials for Machine Learning This book is in very good condition and will be shipped within 24 hours of ordering. The cover may have some limited signs of wear but the pages are clean, intact and the spine remains undamaged. This book has clearly been well maintained and looked after thus far. Money back guarantee if you are not satisfied. See all our books here, order more than 1 book and get discounted shipping. .
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The Art of Feature Engineering: Essentials for Machine Learning
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press -, 2020
ISBN 10: 1108709389 ISBN 13: 9781108709385
Da: Bahamut Media, Reading, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 33,37
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The Art of Feature Engineering: Essentials for Machine Learning
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108709389 ISBN 13: 9781108709385
Da: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: Very Good. Item in very good condition! Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc.
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Art of Feature Engineering : Essentials for Machine Learning
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108709389 ISBN 13: 9781108709385
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: As New. Unread book in perfect condition.
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Art of Feature Engineering : Essentials for Machine Learning
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108709389 ISBN 13: 9781108709385
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New.
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The Art of Feature Engineering: Essentials for Machine Learning
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108709389 ISBN 13: 9781108709385
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 63,59
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Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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The Art of Feature Engineering: Essentials for Machine Learning
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108709389 ISBN 13: 9781108709385
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 58,44
Spedizione EUR 13,76
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. In.
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Art of Feature Engineering : Essentials for Machine Learning
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108709389 ISBN 13: 9781108709385
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 58,43
Spedizione EUR 17,22
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
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The Art of Feature Engineering: Essentials for Machine Learning
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108709389 ISBN 13: 9781108709385
Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 67,49
Spedizione EUR 10,50
Spedito da Irlanda a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. 2020. Paperback. . . . . .
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Art of Feature Engineering : Essentials for Machine Learning
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108709389 ISBN 13: 9781108709385
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 64,79
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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The Art of Feature Engineering: Essentials for Machine Learning (Paperback or Softback)
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press 6/25/2020, 2020
ISBN 10: 1108709389 ISBN 13: 9781108709385
Da: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Paperback or Softback. Condizione: New. The Art of Feature Engineering: Essentials for Machine Learning. Book.
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The Art of Feature Engineering: Essentials for Machine Learning
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108709389 ISBN 13: 9781108709385
Da: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 83,74
Spedizione EUR 9,00
Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. 2020. Paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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The Art of Feature Engineering: Essentials for Machine Learning
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: Brand New. 274 pages. 8.75x6.00x0.75 inches. In Stock.
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The Art of Feature Engineering
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108709389 ISBN 13: 9781108709385
EUR 80,97
Spedizione EUR 62,36
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - A practical guide for data scientists who want to improve the performance of any machine learning solution with feature engineering.
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The Art of Feature Engineering (Paperback)
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, Cambridge, 2020
ISBN 10: 1108709389 ISBN 13: 9781108709385
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Paperback. Condizione: new. Paperback. When machine learning engineers work with data sets, they may find the results aren't as good as they need. Instead of improving the model or collecting more data, they can use the feature engineering process to help improve results by modifying the data's features to better capture the nature of the problem. This practical guide to feature engineering is an essential addition to any data scientist's or machine learning engineer's toolbox, providing new ideas on how to improve the performance of a machine learning solution. Beginning with the basic concepts and techniques, the text builds up to a unique cross-domain approach that spans data on graphs, texts, time series, and images, with fully worked out case studies. Key topics include binning, out-of-fold estimation, feature selection, dimensionality reduction, and encoding variable-length data. The full source code for the case studies is available on a companion website as Python Jupyter notebooks. This is a guide for data scientists who want to use feature engineering to improve the performance of their machine learning solutions. The book provides a unified view of the field, beginning with basic concepts and techniques, followed by a cross-domain approach to advanced topics, like texts and images, with hands-on case studies. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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The Art of Feature Engineering: Essentials for Machine Learning
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 55,34
Spedizione EUR 11,48
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: Brand New. 274 pages. 8.75x6.00x0.75 inches. In Stock. This item is printed on demand.
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The Art of Feature Engineering (Paperback)
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, Cambridge, 2020
ISBN 10: 1108709389 ISBN 13: 9781108709385
Da: CitiRetail, Stevenage, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 64,44
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: new. Paperback. When machine learning engineers work with data sets, they may find the results aren't as good as they need. Instead of improving the model or collecting more data, they can use the feature engineering process to help improve results by modifying the data's features to better capture the nature of the problem. This practical guide to feature engineering is an essential addition to any data scientist's or machine learning engineer's toolbox, providing new ideas on how to improve the performance of a machine learning solution. Beginning with the basic concepts and techniques, the text builds up to a unique cross-domain approach that spans data on graphs, texts, time series, and images, with fully worked out case studies. Key topics include binning, out-of-fold estimation, feature selection, dimensionality reduction, and encoding variable-length data. The full source code for the case studies is available on a companion website as Python Jupyter notebooks. This is a guide for data scientists who want to use feature engineering to improve the performance of their machine learning solutions. The book provides a unified view of the field, beginning with basic concepts and techniques, followed by a cross-domain approach to advanced topics, like texts and images, with hands-on case studies. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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The Art of Feature Engineering (Paperback)
Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press, Cambridge, 2020
ISBN 10: 1108709389 ISBN 13: 9781108709385
Da: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australia
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EUR 97,26
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Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: new. Paperback. When machine learning engineers work with data sets, they may find the results aren't as good as they need. Instead of improving the model or collecting more data, they can use the feature engineering process to help improve results by modifying the data's features to better capture the nature of the problem. This practical guide to feature engineering is an essential addition to any data scientist's or machine learning engineer's toolbox, providing new ideas on how to improve the performance of a machine learning solution. Beginning with the basic concepts and techniques, the text builds up to a unique cross-domain approach that spans data on graphs, texts, time series, and images, with fully worked out case studies. Key topics include binning, out-of-fold estimation, feature selection, dimensionality reduction, and encoding variable-length data. The full source code for the case studies is available on a companion website as Python Jupyter notebooks. This is a guide for data scientists who want to use feature engineering to improve the performance of their machine learning solutions. The book provides a unified view of the field, beginning with basic concepts and techniques, followed by a cross-domain approach to advanced topics, like texts and images, with hands-on case studies. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
