Харрисон Мэтт: 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.