Основы машинного обучения с Python

Машинное обучение преобразует отрасли, но многие из них с трудом понимают основные математические и алгоритмические концепции, лежащие в основе кода. Этот курс демистифицирует эти основы, давая вам четкий, интуитивно понятный путь к прогнозному моделированию. Работая по этому курсу, вы перейдете от любопытного программиста к практикующему, который понимает, как алгоритмы принимают решения. Через письменные объяснения и код-фокусированные просмотры вы поймете основные механики популярных алгоримов и научитесь точно измерять их производительность. Что вы узнаете: - Понять основную терминологию машинного обучения, различие между обучением с наблюдением и без наблюдения, а также стандартный рабочий процесс проекта. - Реализация и анализ алгоритма K-ближайших соседей (KNN) для задач классификации. - Применять линейную регрессию для обнаружения взаимосвязей в данных и составления непрерывных прогнозов. - Оценка производительности модели с использованием ключевых показателей, таких как среднеквадратическая ошибка, точность, точности и восстановления. - Подготовка наборов данных с использованием современных методов предварительной обработки данных и разделения данных для целей обучения и тестирования. - Организуйте код машинного обучения с использованием чистых, воспроизводимых методов конвейера в Python. Курс начинается с основных терминов и концептуальных рамок машинного обучения, а затем пошагово знакомит с основными алгоритмами и методами оценки. Каждая концепция сопровождается понятными фрагментами кода Python, чтобы помочь вам преодолеть разрыв между теорией и исполнением. Этот курс предназначен для начинающих с базовыми знаниями программирования на Python, которые хотят создать прочную теоретическую и практическую основу в машинном обучении. Не требуется продвинутого математического образования. Начните читать уже сегодня, чтобы создать свой инструментарий машинного обучения с нуля.