В книгу Машинное обучение: карманный справочник, включены подробные примеры и комментарии, которые помогут вам оперативно ориентироваться в основах структурированного машинного обучения(МО). Автор, Мэтт Харрисон, предлагает ценный справочник, который вы можете использовать как дополнительное пособие при обучении МО и в качестве удобного ресурса, когда погружаетесь в ваш следующий проект машинного обучения. Приведенные фрагменты кода имеют такой размер, чтобы их можно было использовать и адаптировать в ваших собственных проектах МО.
Книга, идеально подходящая для программистов, аналитиков данных и инженеров искусственного интеллекта, содержит обзор процесса машинного обучения и знакомит вас с классификацией структурированных данных. В книге рассматриваются различные библиотеки и модели, их компромиссы, настройка и интерпретация. Кроме всего прочего 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
При использовании этой книги предполагается знание языка программирования Python.