Груздев А. Предварительная подготовка данных в Python. Том 1: Инструменты и валидация

Москва: ДМК Пресс, 2023. — 818 с. — ISBN 978-5-93700-156-6.В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения в различных промышленных задачах. Первый том посвящен инструментам Python – основным библиотекам, классам и функциям, необходимым для предварительной подготовки данных, построения моделей машинного обучения, выполнения различных стратегий валидации. В конце первого тома разбираются задачи с собеседований по SQL, Python, математической статистике и теории вероятностей. Во втором томе рассматривается сам процесс предварительной подготовки данных, а также некоторые метрики качества и ряд полезных библиотек и фреймворков (H2O, Dask, Docker, Google Colab).Введение
Немного математики
Функция
Производная
Дифференцирование сложных функций
Частная производная
Градиент
Функция потерь и градиентный спуск
Инструменты
Введение
IPython и Jupyter Notebook
NumPy
Библиотеки Numba, datatable, bottleneck для ускорения вычислений
SciPy
pandas
scikit-learn
Другие полезные библиотеки
Библиотеки визуализации matplotlib, seaborn и plotly
Библиотека прогнозирования временных рядов ETNA