本书将带你了解特征工程的完整过程，使机器学习更加系统、高效。你会从理解数据开始学习，机器学习模型的成功正是取决于如何利用不同类型的特征，例如连续特征、分类特征等。你将了解何时纳入一项特征、何时忽略一项特征，以及其中的原因。你还会学习如何将问题陈述转换为有用的新特征，如何提供由商业需求和数学见解驱动的特征，以及如何在自己的机器上进行机器学习，从而自动学习数据中的特征。

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特征工程是机器学习流程中至关重要的一个环节，然而专门讨论这个话题的著作却寥寥无几。本书旨在填补这一空白，着重阐明特征工程的基本原则，介绍大量特征工程技术，教你从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格式，从而轻松构建模型，增强机器学习算法的效果。 然而，本书并非单纯地讲述特征工程的基本原则，而是通过大量示例和练习将重点放在了实际应用上。每一章都集中研究一个数据问题：如何表示文本数据或图像数据，如何为自动生成的特征降低维度，何时以及如何对特征进行标准化，等等。最后一章通过一个完整的例子演示了多种特征工程技术的实际应用。书中所有代码示例均是用 Python 编写的，涉及 NumPy、Pandas、scikit-learn 和 Matplotlib 等程序包。 • 数值型数据的特征工程：过滤、分箱、缩放、对数变换和指数变换 • 自然文本技...(展开全部)

本书从Git的基本知识和操作方法入手，详细介绍了GitHub的各种功能，GitHub与其他工具或服务的协作，使用GitHub的开发流程以及如何将GitHub引入到企业中。在讲解GitHub的代表功能Pull Request时，本书专门搭建了供各位读者实践的仓库，邀请各位读者进行Pull Request并共同维护。本书旨在指导各位读者如何在开发现场使用GitHub进行高效开发，适合所有想要使用GitHub进行开发的程序员或团队阅读。

《Kafka入门与实践》以Kafka0.10.1.1版本以基础，对Kafka的基本组件的实现细节及其基本应用进行了详细介绍，同时，通过对Kafka与当前大数据主流框架整合应用案例的讲解，进一步展现了Kafka在实际业务中的作用和地位。本书共10章，按照从抽象到具体、从点到线再到面的学习思维模式，由浅入深，理论与实践相结合，对Kafka进行了分析讲解。《Kafka入门与实践》中的大量实例来源于作者在实际工作中的实践，具有现实指导意义。相信读者阅读完本书之后，能够全面掌握Kafka的基本实现原理及其基本操作，能够根据书中的案例举一反三，解决实际工作和学习中的问题。

本书结合大量实例，详细介绍了在开发现场引入DevOps 的具体流程。在对DevOps 出现的背景和相关概念进行说明之后，首先介绍了如何在个人环境中引入DevOps，接着介绍了在团队中开展DevOps 的方法，最后介绍了引入DevOps的最佳实践。内容全面涵盖了DevOps 相关的工具、技术和开发思想。

本书对PWA的核心技术进行了比较透彻的讲解，对PWA中可能遇到的问题也进行了充分说明，通过阅读本书，读者可以对PWA有深入的理解。全书共7章：第1章介绍PWA的发展历程及生态环境；第2章介绍PWA的一些前置技术及预备知识；第3章学习PWA的核心部分——Service Worker；第4章进入PWA的核心API部分；第5章给出了PWA使用过程中的配套工具；第6章为PWA的实践部分；第7章讲解Web的系统集成能力。本书适用于有一定Web开发基础，或想学习PWA、需要一本全面的PWA手册的开发者。

本书以当前稳定版 HBase 2.4.9 为基础，将 Hadoop 升级到 2.10.1 版本，并对客户端 API 进行升级。本书以精练的语言介绍 HBase 的基础知识，让初学者能够快速上手使用 HBase；深入分析 HBase 的核心思想（如数据读取和数据备份等）和 HBase 架构（如 B+树、LSM 树和 WAL 等），专注于 HBase 在线实时系统的调优，使 HBase 集群响应延迟更低，让有经验的 HBase 开发人员能循序渐进地理解 HBase 源代码，更好地调试和解决各种实际问题；本书从企业常见的“用户行为日志管理系统”着手，结合 HBase 的实际应用场景，让读者快速上手，真正做到从入门到实践。 本书非常适合作为有一定 Java 基础的开发人员的 HBase 入门教程，也适合作为HBase 运维人员部署和监控 HBase 的参考手册，还适合作为将 HBase 应用到在线生产环境中的开发人员进行 HBase 在线集群性能调优的技术指南。

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