Данный учебник предназначен для студентов различных специальностей, которые хотят овладеть современными технологиями машинного обучения и применить их на практике в рамках своих научных проектов. В пособии представлены краткие теоретические сведения и подробные практические указания по применению различных алгоритмов классификации и регрессии. Понимание основных принципов работы с языком программирования Python является необходимым для успешного изучения материала. В процессе решения практических задач студенты также будут осваивать основные библиотеки, такие как matplotlib, numpy, pandas и sklearn. Обладая полученными знаниями и навыками, студенты смогут успешно решать задачи классификации и регрессии, анализировать влияние отдельных признаков на работу моделей, уменьшать размерность данных, визуализировать результаты и оценивать качество моделей машинного обучения. Рекомендуется издание УМО РУМС. Уникальность текста обеспечена добавлением информации о необходимости научных проектов и...
150 страниц