Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Python и машинное обучение
Глава 4. Создание хороших тренировочных наборов - предобработка данных
Предыдущая страница
Следующая страница
Оглавление
Предисловие
Об авторе
О рецензентах
Введение
Глава 1. Наделение компьютеров способностью обучаться на данных
+
Глава 2. Тренировка алгоритмов машинного обучения для задачи классификации
+
Глава 3. Обзор классификаторов с использованием библиотеки scikit-learn
+
Глава 4. Создание хороших тренировочных наборов - предобработка данных
-
Решение проблемы пропущенных данных
Устранение образцов либо признаков с пропущенными значениями
Импутация пропущенных значений
Концепция взаимодействия с эстиматорами в библиотеке scikit-learn
Обработка категориальных данных
Преобразование порядковых признаков
Кодирование меток классов
Прямое кодирование на номинальных признаках
Разбивка набора данных на тренировочное и тестовое подмножества
Приведение признаков к одинаковой шкале
Отбор содержательных признаков
Разреженные решения при помощи L1-регуляризации
Алгоритмы последовательного отбора признаков
Определение важности признаков при помощи случайных лесов
Резюме
Глава 5. Сжатие данных путем снижения размерности
+
Глава 6. Изучение наиболее успешных методов оценки моделей и тонкой настройки гиперпараметров
+
Глава 7. Объединение моделей для методов ансамблевого обучения
+
Глава 8. Применение алгоритмов машинного обучения в анализе мнений
+
Глава 9. Встраивание алгоритма машинного обучения в веб-приложение
+
Глава 10. Прогнозирование непрерывных целевых величин на основе регрессионного анализа
+
Глава 11. Работа с немаркированными данными - кластерный анализ
+
Глава 12. Тренировка искусственных нейронных сетей для распознавания изображений
+
Глава 13. Распараллеливание тренировки нейронных сетей при помощи Theano
+
Приложение А
+
Глоссарий основных терминов и сокращений
+
Предметный указатель
Данный блок поддерживает скрол*