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9780367571856 - Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics (14 risultati)
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Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics
Libro 53 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge DiscoveryDa: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics
Libro 53 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge DiscoveryDa: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics
Libro 53 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge DiscoveryDa: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
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Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics
Libro 53 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge DiscoveryDa: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
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Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics
Libro 53 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge DiscoveryDa: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics
Libro 53 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge DiscoveryDa: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics
Libro 53 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge DiscoveryDa: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Regno Unito
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Libro 53 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge DiscoveryDa: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
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Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series)
Libro 53 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge DiscoveryDa: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics
Libro 53 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge DiscoveryDa: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
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Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics
Libro 53 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge DiscoveryDa: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.
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Libro 53 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge DiscoveryDa: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
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Libro 53 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge DiscoveryEUR 53,56
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Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Dr. Guozhu Dong is a professor of Computer Science and Engineering at Wright State University. He obtained his Ph.D. in Computer Science from University of Southern California and his B.S. in Mathematics from Shandong University. Before .
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Libro 53 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge DiscoveryEUR 94,14
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Feature engineering plays a vital role in big data analytics. Machine learning and data mining algorithms cannot work without data. Little can be achieved if there are few features to represent the underlying data objects, and the quality of results of those algorithms largely depends on the quality of the available features. Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics provides a comprehensive introduction to feature engineering, including feature generation, feature extraction, feature transformation, feature selection, and feature analysis and evaluation.The book presents key concepts, methods, examples, and applications, as well as chapters on feature engineering for major data types such as texts, images, sequences, time series, graphs, streaming data, software engineering data, Twitter data, and social media data. It also contains generic feature generation approaches, as well as methods for generating tried-and-tested, hand-crafted, domain-specific features.The first chapter defines the concepts of features and feature engineering, offers an overview of the book, and provides pointers to topics not covered in this book. The next six chapters are devoted to feature engineering, including feature generation for specific data types. The subsequent four chapters cover generic approaches for feature engineering, namely feature selection, feature transformation based feature engineering, deep learning based feature engineering, and pattern based feature generation and engineering. The last three chapters discuss feature engineering for social bot detection, software management, and Twitter-based applications respectively.This book can be used as a reference for data analysts, big data scientists, data preprocessing workers, project managers, project developers, prediction modelers, professors, researchers, graduate students, and upper level undergraduate students. It can also be used as the primary text for courses on feature engineering, or as a supplement for courses on machine learning, data mining, and big data analytics.
