Modern Data Mining Algorithms in C++ and Cuda C : Recent Developments in Feature Extraction and Selection Algorithms for Data Science
Idioma: inglés
Editorial: Apress, 2020
- Tapa blanda
- Usado
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- Título
- Modern Data Mining Algorithms in C++ and Cuda C : Recent Developments in Feature Extraction and Selection Algorithms for Data Science
- Autor
- Masters, Timothy
- Editorial
- Apress
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- As New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1484259874
- ISBN 13
- 9781484259870
Discover a variety of data-mining algorithms that are useful for selecting small sets of important features from among unwieldy masses of candidates, or extracting useful features from measured variables.
As a serious data miner you will often be faced with thousands of candidate features for your prediction or classification application, with most of the features being of little or no value. You’ll know that many of these features may be useful only in combination with certain other features while being practically worthless alone or in combination with most others. Some features may have enormous predictive power, but only within a small, specialized area of the feature space. The problems that plague modern data miners are endless. This book helps you solve this problem by presenting modern feature selection techniques and the code to implement them. Some of these techniques are:
- Forward selection component analysis
- Local feature selection
- Linking features and a target with a hidden Markov model
- Improvements on traditional stepwise selection
- Nominal-to-ordinal conversion
All algorithms are intuitively justified and supported by the relevant equations and explanatory material. The author also presents and explains complete, highly commented source code.
The example code is in C++ and CUDA C but Python or other code can be substituted; the algorithm is important, not the code that's used to write it.
What You Will Learn
- Combine principal component analysis with forward and backward stepwise selection to identify a compact subset of a large collection of variables that captures the maximum possible variation within the entire set.
- Identify features that may have predictive power over only a small subset of the feature domain. Such features can be profitably used by modern predictive models but may be missed by other feature selection methods.
- Find an underlying hidden Markov model that controls the distributions of feature variables and the target simultaneously. The memory inherent in this method is especially valuable in high-noise applications such as prediction of financial markets.
- Improve traditional stepwise selection in three ways: examine a collection of 'best-so-far' feature sets; test candidate features for inclusion with cross validation to automatically and effectively limit model complexity; and at each step estimate the probability that our results so far could be just the product of random good luck. We also estimate the probability that the improvement obtained by adding a new variable could have been just good luck. Take a potentially valuable nominal variable (a category or class membership) that is unsuitable for input to a prediction model, and assign to each category a sensible numeric value that can be used as a model input.
Who This Book Is For
Intermediate to advanced data science programmers and analysts.
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Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a GreatBookPricesUK, Castle Donington, Derby, United Kingdom, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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