モデルに入力する特徴量をどう作るかを主題にした本。数値の変換、カテゴリ変数の符号化、テキストや画像の表現、次元削減までを、なぜその処理が効くのかという説明とともに扱う。
この本が好きなら

機械学習を解釈する技術
森下光之助 / 技術評論社 / 2021年
技術: 機械学習・Python
ITエンジニア本大賞 技術書部門プレゼン大会進出

入門機械学習による異常検知
井手剛 / コロナ社 / 2015年
技術: 機械学習・R

実践時系列解析
アイリーン・ニールセン(訳: 山崎邦子) / オライリー・ジャパン / 2021年 / 翻訳書
技術: 機械学習・Python・R

施策デザインのための機械学習入門
齋藤優太 / 技術評論社 / 2021年
技術: 機械学習

StanとRでベイズ統計モデリング
松浦健太郎 / 共立出版 / 2016年
技術: R・数学・機械学習

カオスエンジニアリング
ケイシー・ローゼンタール(訳: 松浦隼人) / オライリー・ジャパン / 2022年 / 翻訳書
技術: 分散システム・監視・オブザーバビリティ
この本からもっと探す →邦訳版の書誌(オライリー・ジャパン、2019年、ISBN 9784873118680)は国立国会図書館サーチAPI(opensearch)の検索結果で確認。著者・訳者は同APIの責任表示「Alice Zheng, Amanda Casari 著,ホクソエム 訳」による。原著の初版年2018年はOpenLibrary/英語版Wikipediaの書誌による。
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