Построение систем машинного обучения на языке Python. 2-е издание
Эта книга представляет собой практическое руководство по созданию систем машинного обучения с использованием языка Python. Авторы начинают с краткого введения в предмет машинного обучения и знакомства с ключевыми библиотеками Python для научных вычислений: NumPy, SciPy и scikit-learn. Основное внимание уделяется применению этих инструментов для извлечения ценной информации из данных и решения реальных задач.
В книге рассматриваются серьезные проекты с использованием реальных наборов данных. Читатели познакомятся с тематическим моделированием, анализом корзины покупок, облачными вычислениями и другими продвинутыми техниками. Каждый проект демонстрирует практическое применение методов машинного обучения для получения конкретных результатов и инсайтов.
Издание ориентировано на разработчиков и аналитиков, уже знакомых с Python, которые хотят углубить свои знания в области машинного обучения. Динамичная природа Python позволяет быстро проводить разведочный анализ данных и экспериментировать с различными подходами, что делает его идеальным инструментом для исследовательской работы.
Книга помогает сосредоточиться на решаемых задачах, предоставляя читателям возможность опробовать разные идеи и методики. Благодаря первоклассному набору библиотек с открытым исходным кодом, Python становится мощной платформой для построения эффективных систем машинного обучения.
