Машинное обучение: карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python

Эта книга представляет собой компактное практическое руководство по применению методов машинного обучения для работы со структурированными данными на Python. Автор, Мэтт Харрисон, предлагает читателям карманный справочник, который охватывает весь процесс машинного обучения — от подготовки данных до развертывания моделей.

В издании подробно рассматриваются ключевые этапы работы с данными: очистка, исследование, предварительная обработка, выбор признаков и работа с несбалансированными классами. Особое внимание уделяется практическим аспектам — книга содержит пошаговые примеры на реальных наборах данных (например, Titanic), что позволяет сразу применять полученные знания на практике.

Справочник охватывает основные алгоритмы классификации и регрессии, методы оценки моделей, объяснение результатов, а также дополнительные темы: уменьшение размерности, кластеризацию и создание конвейеров обработки данных. Книга написана в лаконичном стиле, с акцентом на код и конкретные реализации, что делает её идеальным инструментом для быстрого поиска решений.