Машинное обучение для абсолютных новичков. Вводный курс, изложенный простым языком

Оглавление 1. Предисловие 2. Что такое машинное обучение? Тренировочные и тестовые данные Анатомия машинного обучения 3. Категории машинного обучения Контролируемое обучение Неконтролируемое обучение Полуконтролируемое обучение Обучение с подкреплением Q-обучение 4. Инструменты машинного обучения Отделение 1: Данные Отделение 2: Инфраструктура Отделение 3: Алгоритмы Визуализация Расширенный набор инструментов Отделение 1: Большие данные Отделение 2: Инфраструктура Отделение 3: Продвинутые алгоритмы 5. Очистка данных Отбор признаков Сжатие строк Прямое кодирование Биннинг Нормализация Стандартизация Отсутствующие данные 6. Разбиение данных Перекрестная проверка Сколько данных мне нужно? 7. Линейная регрессия Наклон Формула линейной регрессии Пример расчета Множественная линейная регрессия Дискретные переменные Выбор переменных Контрольная работа Ответы 8. Логистическая регрессия Контрольная работа Ответы 9. Метод k-ближайших соседей Контрольная работа Ответы 10. Кластеризация методом k-средних Выбор значения k Контрольная работа Ответы 11. Смещение и дисперсия 12. Машины опорных векторов Контрольная работа Ответы 13. Искусственные нейронные сети Дилемма «черного ящика» Построение нейронной сети Многослойные перцептроны Глубокое обучение Контрольная работа Ответы 14. Деревья решений Смогу ли я поиграть в теннис сегодня? Построение дерева решений Вычисление энтропии Переобучение Бэггинг Метод случайного леса Бустинг Контрольная работа Ответы 15. Ансамблевое моделирование 16. Среда разработки Импорт библиотек Импорт и предварительный просмотр набора данных Поиск нужной строки Вывод на экран названий столбцов 17. Построение модели на языке Python Импорт библиотек Импорт набора данных Очистка набора данных Процесс очистки Разбиение набора данных Выбор алгоритма и настройка его гиперпараметров Оценка результатов 18. Оптимизация модели Код оптимизированной модели Код для выполнения поиска по решетке Дальнейшие шаги Видеоуроки Построение модели для прогнозирования стоимости домов на Python Прочие ресурсы Благодарность читателю Программа Bug Bounty Дополнительные ресурсы Машинное обучение Базовые алгоритмы Будущее искусственного интеллекта Программирование Рекомендательные системы Глубокое обучение Профессии будущего Приложение: введение в Python Комментарии Типы данных в Python Отступы и пробелы Арифметические операторы в Python Объявление переменных Импорт библиотек Импорт набора данных Вывод данных на экран Индексирование Нарезка Другие книги автора Курс на платформе Skillshare Предметный указатель