趋近智
应用数据科学：方法与实践
章节 1: 高级数据获取与准备
连接数据库和数据仓库
使用Web API获取数据
网页抓取结构化数据的技巧
高级数据清洗方法
处理缺失值的策略
数据转换与标准化方法
合并与连接不同数据集
动手实践：数据获取与规整
章节 2: 实用特征工程
从数值数据生成特征
高效编码类别变量
从文本数据生成特征
交互项与多项式特征
PCA降维
使用统计方法选择特征
实践：特征创建与选择
章节 3: 构建与调整预测模型
常用监督学习算法回顾
实施线性回归与逻辑回归
应用基于树的模型
梯度提升机介绍
使用网格搜索和随机搜索进行超参数调优
模型准确度评估
交叉验证策略
动手实践：模型训练与超参数优化
章节 4: 应用无监督学习
理解聚类方法要点
实现K-Means聚类
应用 DBSCAN 进行基于密度的聚类
异常检测方法简介
用于可视化的降维
动手实践：聚类与异常检测练习
章节 5: 模型部署要点
保存和加载训练好的模型
模型服务框架简介
构建模型预测的REST API
使用 Docker 容器化应用
模型监控基本要点
实践：创建模型API并将其容器化
数据转换与标准化方法
这部分内容有帮助吗？
- Preprocessing data, scikit-learn developers, 2024 - 提供关于缩放、归一化和转换方法的全面解释和API参考，包括管道的实际使用。
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, Aurélien Géron, 2022 (O'Reilly Media) - 一本实践指南，涵盖数据预处理技术，包括缩放和转换，并附有使用scikit-learn的清晰示例。
- An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R, Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Rob Tibshirani, 2021 (Springer) - 提供统计学基础背景和数据准备实践指导，适用于各种机器学习模型。
- An Analysis of Transformations, George E. P. Box and David R. Cox, 1964 Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), Vol. 26 (Oxford University Press) DOI: 10.1111/j.2517-6161.1964.tb00553.x - 引入Box-Cox变换的原始学术论文，旨在改善正态性和方差同质性。