Машинне навчання: кишеньковий довідник. Короткий посібник з методів структурованого машинного навчання на Python

До книги "Машинне навчання: кишеньковий довідник. Короткий посібник з методів структурованого машинного навчання на Python" , включені докладні приклади та коментарі, які допоможуть вам оперативно орієнтуватися в основах структурованого машинного навчання (МО). Автор, Метт Харрісон, пропонує цінний довідник, який ви можете використовувати як додатковий посібник при навчанні МО та як зручний ресурс, коли занурюєтеся у ваш наступний проект машинного навчання. Наведені фрагменти коду мають такий розмір, щоб їх можна було використовувати та адаптувати у ваших проектах МО.

Книга, що ідеально підходить для програмістів, аналітиків даних та інженерів штучного інтелекту, містить огляд процесу машинного навчання та знайомить вас із класифікацією структурованих даних. У книзі розглядаються різні бібліотеки та моделі, їх компроміси, налаштування та інтерпретація. До того ж ви вивчите методи кластеризації, регресії та зменшення розмірності.

Основні теми книги:
- класифікація з використанням набору даних Titanic
- як очистити дані та впоратися з їх недоліком
- розвідувальний аналіз даних
- загальні етапи попередньої обробки з використанням вибірки даних
- вибір ознак, корисних для моделі
- вибір моделі
- оцінка метрики та класифікації
- Приклади регресії з використанням кількох методів машинного навчання
- Метрики для оцінки регресії
- Кластеризація
- Зменшення розмірності
- Конвеєри Scikit-learn

При використанні цієї книги передбачається знання мови програмування Python.

У книзі демонструється, як використовувати різноманітні допоміжні бібліотеки Python для вирішення реальних завдань МО.

Книга "Машинне навчання: кишеньковий довідник. Короткий посібник з методів структурованого машинного навчання на Python"не замінить навчальний курс з МО, але має бути орієнтиром те, що може охоплювати прикладний курс машинного навчання. Автор використовує її як довідковий матеріал для курсів з аналізу даних та машинного навчання, який він викладає.

Автор книги Метт Харрісон вважає, що його книга — найкраща збірка ресурсів та прикладів для вирішення завдань прогнозного моделювання, якщо у вас є структуровані дані.


Зміст книги Метт Харрісон "Машинне навчання: кишеньковий довідник. Короткий посібник з методів структурованого машинного навчання на Python"


Вступ 13
Глава 1. Введення в машинне навчання 19
Глава 2. Огляд процесу машинного навчання 27 Глава
3. Покрокова класифікація2 набір даних
4. Пропущені дані 59
Глава 5. Очищення даних 67
Глава 6. Дослідження 71
Глава 7. Попередня обробка даних 91
Глава 8. Вибір ознак 105
Глава 9. Незбалансовані класи 115
Глава 10. Класифікація 121 Глава
11. Вибір моделі 169
Глава1
13. Пояснення моделей 191
Глава 14. Регресія 205
Глава 15. Метрики та регресійна оцінка 239
Глава 16. Пояснення регресійних моделей 247
Глава 17. Зменшення розмірності 253
Глава 18. Кластеризація 230
Глава
3