Аннотация
If you are looking for an engaging book, rich in learning features, which will guide you through the field of Machine Learning, this is it. This book is a modern, concise guide of the topic. It focuses on current ensemble and boosting methods, highlighting contemporray techniques such as XGBoost (2016), Shap (2017) and CatBoost (2018), which are considered novel and cutting edge models for dealing with supervised learning methods. The author goes beyond the simple bag-of-words schema in Natural Language Processing, and describes the modern embedding framework, starting from the Word2Vec, in details. Finally the volume is uniquely identified by the book-specific software egeaML, which is a good companion to implement the proposed Machine Learning methodologies in Python.
![Компьютерные сети [Принципы, технологии, протоколы. 5-е издание]](https://www.rulit.me/data/programs/images/kompyuternye-seti-principy-tehnologii-protokoly-5-e-izdanie_475363.jpg "Пятое издание одного из лучших российских учебников по сетевым технологиям, переведенного на английский, испанский, португальский и китайский языки, отражает те...")
![Windows PowerShell [Введение в технологии языка сценариев для пользователей без базовых знаний]](https://www.rulit.me/data/programs/images/windows-powershell-vvedenie-v-tehnologii-yazyka-scenariev-dl_607079.jpg "Эта книга, «Windows PowerShell», является введением в Windows PowerShell, а также содержит практические примеры, позволяющие дать краткое введение в тему, даже если у читателя нет...")
Комментарии к книге "Applied machine learning with python"