Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C: Recent Developments in Feature Extraction and Selection Algorithms for Data Science
Langue : anglais
Edité par Apress, 2020
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : Lakeside Books, Benton Harbor, MI, Etats-UnisLakeside Books
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Etat: Neuf
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N° de réf. du vendeur OTF-S-9781484259870
- Titre
- Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C: Recent Developments in Feature Extraction and Selection Algorithms for Data Science
- Auteur
- Apress
- Éditeur
- Apress
- Année de publication
- 2020
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1484259874
- ISBN à 13 chiffres
- 9781484259870
- Catalogues du vendeur
- 0, VCF
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.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
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Informations concernant le droit de rétractation
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Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
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