Машинное обучение с использованием Python

Книга содержит около 200 рецептов решения практических задач машинного обучения, таких 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 scikit-learn. Решения всех задач сопровождаются подробными объяснениями. Каждый рецепт содержит работающий программный код, который можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение.
Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов, обработки данных, текста, изображений, дат и времени, уменьшения размерности и методов выделения или отбора признаков, оценивания и отбора моделей, линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей, опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей, сохранения и загрузки натренированных моделей.