Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецепто

Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие.Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn.Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием:векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных хранилищ и дру-гих источников; обработки данных, текста,изображений, дат и времени; умень-шения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей; порно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.Во втором издании все примеры обновлены, рассмотрены задачи и фреймворки глубокого обучения,расширены разделы с тензорами, нейронными сетями и библиотекой глубокого обучения PyTorch