Введение
В этом курсе вы научитесь использовать scikit-learn для создания предиктивных моделей на основе данных. Вы рассмотрите основные концепции машинного обучения и узнаете, как использовать scikit-learn для решения задач обучения с учителем и обучения без учителя. Вы также научитесь оценивать модели, настраивать параметры и избегать распространенных ошибок. Вы будете разбирать примеры задач машинного обучения с использованием реальных наборов данных.
🎯 Задачи
В этом курсе вы научитесь:
- Использовать линейные модели, линейный и квадратичный дискриминантный анализ и статистические методы обучения для решения задач машинного обучения
- Применять гребневую регрессию с ядром, метод опорных векторов и стохастический градиентный спуск для задач обучения с учителем
- Выполнять обучение без учителя, включая поиск представлений данных
- Работать с текстовыми данными и использовать гауссовские процессы и методы кросс-разложения
- Использовать наивный Байес и деревья решений для задач классификации
🏆 Достижения
После завершения этого курса вы сможете:
- Реализовать различные алгоритмы машинного обучения с использованием scikit-learn
- Оценивать и настраивать производительность своих моделей
- Применять подходящие методы машинного обучения для решения реальных задач
- Понимать преимущества и ограничения различных подходов в машинном обучении
