Основы машинного обучения на Python. Учебник (Михаил Коротеев)

[Лягушатор]

Ссылка на картинку

Рассматриваются различные типы задач машинного обучения, включая обучение

с учителем, диагностику моделей и методы предварительного анализа данных. Базовые понятия объясняются доступным языком и содержат множество примеров из реального мира. Ррассказано
о техниках машинного обучения, включая линейную регрессию, деревья решений, метод опорных векторов, а также другие классические модели. Читатели узнают, как выбирать параметры для моделей, оценивать их производительность и настроить их для использования
в реальных приложениях. Включает в себя обзор популярных библиотек Python, используемых для разработки машинного обучения.
Соответствует ФГОС ВО последнего поколения.
Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям "Прикладная математика и информатика", "Прикладная информатика".