Практическое руководство по использованию Python для решения задач машинного обучения. В книге подробно рассмотрены ключевые концепции, методы и инструменты, которые необходимы для построения эффективных моделей и работы с различными типами данных. Читатели узнают, как подготовить данные, применить популярные алгоритмы классификации и регрессии, а также освоят методы для работы с временными рядами, изображениями и текстом. Особое внимание уделено важным аспектам МО, таким как выбор признаков, р...