Программирование на Python для машинного обучения

Книга представляет собой практическое руководство по применению языка Python для решения задач машинного обучения и анализа данных. Автор последовательно знакомит читателя с основными библиотеками и инструментами экосистемы Python, такими как NumPy, Pandas, Scikit-learn и другими, необходимыми для обработки данных, построения моделей и визуализации результатов.

Особое внимание уделяется не просто синтаксису языка, а именно его применению в контексте Data Science. Рассматривается полный цикл работы с данными: от их загрузки и предварительной обработки (очистка, преобразование, работа с пропусками) до построения, обучения, оценки и интерпретации моделей машинного обучения. Приводятся примеры решения реальных задач классификации, регрессии и кластеризации.

Издание подходит как для начинающих программистов, которые хотят освоить Python именно для целей анализа данных и ML, так и для более опытных разработчиков, желающих структурировать свои знания и познакомиться с лучшими практиками. Книга содержит множество практических примеров, упражнений и рекомендаций по оптимизации кода для работы с большими объемами данных.