![[รีวิว] Feature Engineering for Machine Learning (Alice Zheng) สรุปหนังสือ.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2610190/c1a-085k3-34305oovi7kw-uaqcpd.jpg)
Show Notes
Feature Engineering for Machine Learning (Alice Zheng)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1491953241?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Feature-Engineering-for-Machine-Learning-Alice-Zheng.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/designing-machine-learning-systems-an-iterative/id1795798192?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Feature+Engineering+for+Machine+Learning+Alice+Zheng+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Feature-Engineering-for-Machine-Learning-Alice-Zheng.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Feature-Engineering-for-Machine-Learning-Alice-Zheng.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Feature-Engineering-for-Machine-Learning-Alice-Zheng.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1491953241/
#การแปลงข้อมูลเชิงตัวเลข #ถุงคำและเอ็นแกรม #การเข้ารหัสตัวแปรหมวดหมู่ #การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก #การใช้kmeansสร้างคุณลักษณะ #FeatureEngineeringforMachineLearning
Feature Engineering for Machine Learning: Principles and Techniques for Data Scientists เป็นหนังสือเชิงปฏิบัติการด้านวิทยาการข้อมูล โดย Alice Zheng และ Amanda Casari ตีพิมพ์โดย O’Reilly เนื้อหามุ่งอธิบายงานที่อยู่ระหว่างข้อมูลดิบกับโมเดล นั่นคือการเลือก สกัด แปลง และจัดรูปแบบตัวแปร เพื่อให้แบบจำลองเรียนรู้สัญญาณที่เกี่ยวข้องกับโจทย์ได้จริง หนังสือไม่ได้เสนอว่าเทคนิคแปลงข้อมูลเพียงอย่างเดียวจะทดแทนความเข้าใจปัญหาได้ แต่ชี้ให้เห็นว่าการสร้างคุณลักษณะที่ดีต้องประสานความรู้เฉพาะโดเมน สัญชาตญาณทางข้อมูล และหลักคณิตศาสตร์เข้าด้วยกัน โครงสร้างใช้ปัญหาข้อมูลแต่ละชนิดเป็นแกน ตั้งแต่ข้อมูลตัวเลข ข้อความ ตัวแปรเชิงหมวดหมู่ รูปภาพ ไปจนถึงข้อมูลตารางที่มีโครงสร้าง พร้อมตัวอย่างภาษา Python ผ่าน NumPy, Pandas, Scikit-learn และ Matplotlib จุดประสงค์จึงไม่ใช่การสอนอัลกอริทึมใหม่ แต่คือการทำให้ผู้อ่านเห็นเหตุผลเบื้องหลังการเตรียมตัวแทนข้อมูล และประเมินได้ว่าการแปลงแบบใดเหมาะสมก่อนเริ่มปรับแต่งโมเดล.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1491953241?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Feature-Engineering-for-Machine-Learning-Alice-Zheng.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/designing-machine-learning-systems-an-iterative/id1795798192?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Feature+Engineering+for+Machine+Learning+Alice+Zheng+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Feature-Engineering-for-Machine-Learning-Alice-Zheng.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Feature-Engineering-for-Machine-Learning-Alice-Zheng.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Feature-Engineering-for-Machine-Learning-Alice-Zheng.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1491953241/
#การแปลงข้อมูลเชิงตัวเลข #ถุงคำและเอ็นแกรม #การเข้ารหัสตัวแปรหมวดหมู่ #การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก #การใช้kmeansสร้างคุณลักษณะ #FeatureEngineeringforMachineLearning
Feature Engineering for Machine Learning: Principles and Techniques for Data Scientists เป็นหนังสือเชิงปฏิบัติการด้านวิทยาการข้อมูล โดย Alice Zheng และ Amanda Casari ตีพิมพ์โดย O’Reilly เนื้อหามุ่งอธิบายงานที่อยู่ระหว่างข้อมูลดิบกับโมเดล นั่นคือการเลือก สกัด แปลง และจัดรูปแบบตัวแปร เพื่อให้แบบจำลองเรียนรู้สัญญาณที่เกี่ยวข้องกับโจทย์ได้จริง หนังสือไม่ได้เสนอว่าเทคนิคแปลงข้อมูลเพียงอย่างเดียวจะทดแทนความเข้าใจปัญหาได้ แต่ชี้ให้เห็นว่าการสร้างคุณลักษณะที่ดีต้องประสานความรู้เฉพาะโดเมน สัญชาตญาณทางข้อมูล และหลักคณิตศาสตร์เข้าด้วยกัน โครงสร้างใช้ปัญหาข้อมูลแต่ละชนิดเป็นแกน ตั้งแต่ข้อมูลตัวเลข ข้อความ ตัวแปรเชิงหมวดหมู่ รูปภาพ ไปจนถึงข้อมูลตารางที่มีโครงสร้าง พร้อมตัวอย่างภาษา Python ผ่าน NumPy, Pandas, Scikit-learn และ Matplotlib จุดประสงค์จึงไม่ใช่การสอนอัลกอริทึมใหม่ แต่คือการทำให้ผู้อ่านเห็นเหตุผลเบื้องหลังการเตรียมตัวแทนข้อมูล และประเมินได้ว่าการแปลงแบบใดเหมาะสมก่อนเริ่มปรับแต่งโมเดล.
