Груздев А.В.
Предварительная подготовка данных в Python. Том 2. План, примеры и метрики качества
В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения для различных промышленных задач. Прочитав второй том, вы научитесь: - составлять план предварительной подготовки данных; - конструировать признаки; - отбирать признаки; - работать с метриками бинарной классификации и регрессии; - выполнять байесовскую оптимизацию гиперпараметров; - создавать контейнеры Docker; - строить...
Предварительная подготовка данных в Python. Том 1. Инструменты и валидация
В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения для различных промышленных задач. Прочитав первый том, вы научитесь: - работать в IPython и Jupyter Notebook; - применять функции библиотеки NumPy; - визуализировать результаты анализа с помощью библиотек matplotlib, seaborn и plotly; - выполнять предварительную подготовку данных в библиотеке pandas;...
Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес
Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений для задач сегментации, классификации и прогнозирования. Каждый раздел книги сопровождается практическим примером. Кроме того, книга содержит программный код SPSS Syntax, R и Python, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей. Автором обобщены лучшие практики использования деревьев решений от таких...