Машинное обучение на Python: Проекты, Подсказки, Решения проблем

Вам больше не нужно тратить время на борьбу с ошибками в Pandas и scikit-learn — этот курс дает готовые решения для типичных проблем, которые возникают при моделировании. Вместо сухой теории здесь разбирают устранение неполадок в сложных алгоритмах, таких как случайные леса (Random Forest) и метод опорных векторов (SVM). Вы научитесь строить рекомендательные системы, выполнять совместную фильтрацию и визуализировать прогнозы с помощью Matplotlib. Особое внимание уделено обработке естественного языка (NLP) и борьбе с проклятием размерности при работе с неконтролируемым обучением. После прохождения вы сможете ускорить процесс создания моделей и повысить точность предсказаний, используя расширенный регрессионный анализ.