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

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 selengkapnya: https://indonesia.9natree.com/read/1491953241/

#Transformasilogaritmikdanpower #Bagofwordsdanngram #Penyaringanfiturberbasisfrekuensi #Featurehashingkategorikal #PCAdanmodelstacking #FeatureEngineeringforMachineLearning

Feature Engineering for Machine Learning: Principles and Techniques for Data Scientists adalah buku teknis karya Alice Zheng dan Amanda Casari, terbitan O’Reilly, yang membahas tahap penerjemahan data mentah menjadi masukan yang dapat dipakai model pembelajaran mesin. Fokusnya bukan memilih algoritme paling rumit, melainkan memahami bentuk data, lalu membuat representasi numerik yang mempertahankan sinyal penting dan mengurangi gangguan. Buku ini berada di antara pengantar praktis ilmu data dan panduan kerja untuk membangun pipeline machine learning. Dengan contoh Python yang memakai NumPy, pandas, scikit-learn, dan Matplotlib, pembaca diajak melihat alasan di balik transformasi, bukan sekadar memanggil fungsi pustaka. Cakupannya meliputi data numerik, teks, kategorikal, citra, pengurangan dimensi, serta penggunaan keluaran model sebagai fitur baru. Pendekatan utamanya berbasis masalah per jenis data, kemudian ditutup dengan penerapan beberapa teknik pada data terstruktur. Karena itu, buku ini menempatkan feature engineering sebagai pekerjaan penalaran tentang data, konteks domain, dan batasan model, bukan sebagai daftar resep transformasi yang diterapkan secara otomatis.