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;

- работать с классами scikit-learn, строящими модели предварительной подготовки данных и модели машинного обучения;

- применять различные стратегии валидации данных.