Аннотация
Книга содержит около 200 рецептов решения практических задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели, уменьшение размерности и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python и его библиотеками, в том числе pandas и scikit-learn. Решения всех задач сопровождаются подробными объяснениями. Каждый рецепт содержит работающий программный код, который можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение.
Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов;
обработки данных, текста, изображений, дат и времени; уменьшения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и к ближайших соседей; опорно векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.



![В этой книге Том ДеМарко и Тимоти Листер, авторы бестселлера Peopleware, рассказывают, как идентифицировать риски, управлять ими и извлекать выгоду из рисков.
... Вальсируя с медведями [Управление рисками в проектах по разработке программного обеспечения]](https://www.rulit.me/data/programs/images/valsiruya-s-medvedyami-upravlenie-riskami-v-proektah-po-razr_561573.jpg)



Комментарии к книге "Машинное обучение с использованием Python [Сборник рецептов]"