Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: Пер. с англ. / — 2-е изд., перераб. и доп.

Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-leam. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных хранилищ и других источников; 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 k ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей. Во втором издании все примеры обновлены, рассмотрены задачи и фреймворки глубокого обучения, расширены разделы с тензорами, нейронными сетями и библиотекой глубокого обучения PyTorch.
Для разработчиков систем машинного обучения

Галлатин К. Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: Пер. с англ. / — 2-е изд., перераб. и доп. / К. Галлатин, К. Элбон. - Астана : Алист, 2024. - 448 с. - ISBN 978-601-08-4119-2. - URL: http://188.93.208.91/bookshelf/401996/reading (дата обращения: 19.10.2025). - Текст: электронный.