📖 Машинное обучение. Карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python

Этот карманный справочник, содержащий подробные комментарии, таблицы и примеры, поможет вам ориентироваться в основах структурированного машинного обучения. Автор, Мэтт Харрисон, предлагает ценный учебник, который вы можете использовать как дополнительное пособие при обучении и как удобный ресурс для работы над своим следующим проектом машинного обучения. В этой книге, идеально подходящей для программистов, аналитиков данных и инженеров искусственного интеллекта, также содержатся обзор процесса машинного обучения и классификация структурированных данных. Кроме всего прочего, с ее помощью вы изучите методы кластеризации, регрессии и уменьшения размерности. Основные темы книги: - Классификация с использованием набора данных Titanic; - Как очистить данные и справиться с их недостатком; - Разведочный анализ данных; - Общие этапы предварительной обработки с использованием выборки данных; - Выбор признаков, полезных для модели; - Выбор модели; - Оценка метрики и классификации; - Примеры регрессии с использованием нескольких методов машинного обучения; - Метрики для оценки регрессии; - Кластеризация; - Уменьшение размерности; - Конвейеры Scikit-learn.