Попередня підготовка даних у Python. Том 1. Інструменти та валідація. Кольорове видання. Артем Груздєв.

У двотомнику подано матеріали щодо застосування класичних методів машинного навчання для різних промислових завдань.

Прочитавши перший том, ви навчитеся:

працювати в IPython і Jupyter Notebook;
застосовувати функції бібліотеки NumPy;
візуалізувати результати аналізу за допомогою бібліотек matplotlib, seaborn і plotly;
виконувати попередню підготовку даних у бібліотеці pandas;
працювати з класами scikit-learn, що будують моделі попередньої підготовки даних і моделі машинного навчання;
застосовувати різні стратегії валідації даних.