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
高效编码类别变量
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- Preprocessing data, scikit-learn developers, 2023 (scikit-learn) - scikit-learn 中数据预处理的官方文档，包含
OneHotEncoder和LabelEncoder的详细信息和示例。 - pandas.get_dummies, pandas development team, 2023 -
pandas.get_dummies函数的官方文档，提供独热编码的示例和参数说明。 - Feature Engineering for Machine Learning: Principles and Techniques for Building Powerful Predictors, Alice Zheng and Amanda Casari, 2018 (O'Reilly Media) - 一本关于特征工程的综合书籍，涵盖多种分类编码方法、其理论基础和实际考虑。
- A Preprocessing Scheme for High-Cardinality Categorical Attributes in Classification and Prediction Problems, Daniele Micci-Barreca, 2001 ACM SIGKDD Explorations Newsletter, Vol. 3 (Association for Computing Machinery) DOI: 10.1145/507533.507538 - 一篇基础论文，描述了使用目标变量统计数据编码高基数分类特征的方法，并讨论了解决过拟合的方案。