编者:汪姣//杨如安|总主编:马勇
人物简介：
Sibanjan Das是业界资深数据科学顾问，著有《Data Science Using Oracle Data Miner and Oracle R Enterprise》
自动机器学习入门与实践书籍相关信息
- ISBN：9787568049528
- 作者：编者:汪姣//杨如安|总主编:马勇 / Sibanjan Das / 谢琼娟
- 出版社：:华中科技大学出版社
- 出版时间：2020-1-10
- 页数：248
- 价格：72.90元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：平装
- 开本：暂无开本
- 语言：暂无语言
- 原作名：Hands-On Automated Machine Learning: A beginner's guide to building automated machine learning systems using AutoML and Python
- 适合人群：数据分析师，软件工程师，计算机科学学生，对人工智能和机器学习感兴趣的初学者，以及希望提升编程和数据分析技能的专业人士
- TAG：人工智能 / 数据科学 / 算法 / 机器学习 / Python编程 / 实践指南 / 自动学习
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
- 更新时间：2025-05-10 14:17:22
内容简介：
AutoML可以将部分机器学习过程自动化，减轻数据科学从业者的工作负担，深受高级分析人员的喜爱。
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本书介绍搭建AutoML模块的基础知识，并通过练习帮助读者消化这些知识。读者将学习使用机器学习流水线自动实现数据预处理、特征选择、模型训练、模型优化等任务，学习应用au to-sklearn和MLBox等已有的自动化库，并且创建和扩展自定义的AutoML环节。
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阅读本书，你将对AutoML有更清晰的认识，能利用真实数据集完成自动化任务。书中知识可运用到实际的机器学习项目中，或者在机器学习竞赛中助你一臂之力。
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理解AutoML系统基础知识；
使用auto-sklearn和MLBox完成AutoML任务；
进行自动化的预处理和特征转换；
使用Python强化特征选择和特征生成；
将机器学习组件组合成完整的AutoML框架；
进行超参数调优，优化机器学习模型；
深入理解神经网络和自编码器；
了解AutoML的资源成本，利弊权衡。
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