[Ulasan] Feature Engineering for Machine Learning (Alice Zheng) Diringkaskan.

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

- Baca selanjutnya: https://malaysian.9natree.com/read/1491953241/

#Transformasilogdankuasa #Bagofwordsdanngram #Pengekodanpembolehubahkategori #Principalcomponentanalysis #Kmeanssebagaifeaturization #FeatureEngineeringforMachineLearning

Feature Engineering for Machine Learning: Principles and Techniques for Data Scientists ialah buku teknikal praktikal oleh Alice Zheng dan Amanda Casari, diterbitkan oleh O’Reilly. Buku ini berada dalam genre sains data dan pembelajaran mesin, dengan tumpuan khusus pada kerja yang berlaku sebelum model dilatih, iaitu menukar data mentah kepada ciri atau feature yang boleh digunakan dengan baik oleh algoritma. Berbeza daripada banyak buku pembelajaran mesin yang memberi perhatian besar kepada pemilihan model, buku ini menerangkan bagaimana bentuk, skala, makna, dan kualiti data mempengaruhi hasil model. Pembaca dibawa melalui masalah data yang berbeza, termasuk nombor, teks, kategori, imej, serta data berstruktur. Contoh kod menggunakan Python dan pustaka seperti NumPy, Pandas, Scikit-learn, dan Matplotlib. Tujuannya bukan untuk menjanjikan satu formula automatik, tetapi untuk membina pertimbangan praktikal. Dalam konteks kerja analitik di Malaysia, pendekatan ini relevan apabila data operasi, transaksi, borang, atau rekod pelanggan masih tidak seragam dan perlu ditafsir sebelum digunakan untuk ramalan.