Оглавление

Введение 13

Глава 1. Введение в машинное обучение 19
Глава 2. Обзор процесса машинного обучения 27
Глава 3. Пошаговая классификация: набор данных Titanic 29
Глава 4. Пропущенные данные 59
Глава 5. Очистка данных 67
Глава 6. Исследование 71
Глава 7. Предварительная обработка данных 91
Глава 8. Выбор признаков 105
Глава 9. Несбалансированные классы 115
Глава 10. Классификация 121
Глава 11. Выбор модели 169
Глава 12. Метрики и оценка классификации 173
Глава 13. Объяснение моделей 191
Глава 14. Регрессия 205
Глава 15. Метрики и регрессионная оценка 239
Глава 16. Объяснение регрессионных моделей 247
Глава 17. Уменьшение размерности 253
Глава 18. Кластеризация 285
Глава 19. Конвейер 301
Предметный указатель 307