Python: Deeper Insights into Machine Learning

Этот курс из трех модулей предназначен для специалистов по данным и исследователей, желающих углубить свои знания в области машинного обучения с использованием Python. Первый модуль охватывает основные алгоритмы классификации и регрессии, включая полиномиальную регрессию и методы на основе деревьев, с практическими примерами на scikit-learn. Второй модуль знакомит с проектированием систем машинного обучения, обработкой больших данных, свойствами данных и выбором моделей. Третий модуль посвящен продвинутым техникам, таким как глубокие архитектуры (стековые деноизинг-автоэнкодеры), полуобучение, RBM и DBN. Книга требует предварительного знания Python и математики, а также установки библиотек SciPy, NumPy, scikit-learn, matplotlib и pandas.