Предварительная подготовка данных в Python. Том 1. Инструменты и валидация

В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения для различных промышленных задач. Прочитав первый том, вы научитесь: - работать в IPython и Jupyter Notebook; - применять функции библиотеки NumPy; - визуализировать результаты анализа с помощью библиотек matplotlib, seaborn и plotly; - выполнять предварительную подготовку данных в библиотеке pandas; - работать с классами scikit-learn, строящими модели предварительной подготовки данных и модели машинного обучения; - применять различные стратегии валидации данных.