Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов

Книга содержит около 200 рецептов, которые помогут решить задачи машинного обучения, возникающие в повседневной работе практикующего специалиста, такие как загрузка и обработка текстовых или  числовых данных, отбор модели, уменьшение размерности и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python и его библиотеками, в том числе pandas и scikitlearn.

Решения всех задач сопровождаются подробными объяснениями. Каждый рецепт содержит программный код, который можно скопировать и опробовать на игрушечном наборе данных (toy dataset). Затем этот код можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственные приложения.

В книге вы найдете рецепты для:

 -  обработки числовых и категориальных данных, текста, изображений, дат и времени;

-  уменьшения размерности с использованием методов выделения или отбора признаков;

-  оценивания и отбора моделей; 

-  сохранения и загрузки натренированных моделей

Научитесь решать задачи с использованием:

 -  векторов, матриц и массивов;

- линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей;

-  опорно-векторных машин (SVM), наивных байесcовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей .