Машинное обучение в Python: Machine Learning & Data Science

Добро пожаловать на самый полный курс по Машинному Обучению и Data Science! Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по Data Science и машинному обучению с помощью Python. Этот объёмный курс может заменить Вам целый набор других курсов, которые могут стоить в десятки раз больше. В этом курсе Вы изучите следующие темы:Программирование в Python (экспресс-курс)NumPy в PythonДетальное изучение Pandas для анализа и предварительной обработки данныхДетальное изучение Seaborn для визуализации данных (включая Matplotlib для кастомизации графиков)Машинное обучение с помощью SciKit Learn, включая следующие темы:Linear Regression - Линейная РегрессияRegularization - РегуляризацияLasso Regression - Лассо-РегрессияRidge Regression - Ридж-РегрессияРегуляризация Elastic NetLogistic Regression - Логистическая регрессияK Nearest Neighbors - Метод К-ближайших соседейDecision Trees - Деревья решенийRandom Forests - Случайные лесаAdaBoost, GradientBoosting - Адаптивный бустинг, Градиентный бустингNatural Language Processing - Обработка языковых данныхK Means Clustering - Кластеризация К-среднихHierarchical Clustering - Иерархическая кластеризацияDBSCAN (Density-based spatial clustering of applications with noise) - Кластеризация на основе плотности данныхPCA - Principal Component Analysis - Метод главных компонентИ многое, многое другое!Внутри курса находится набор блокнотов Jupyter Notebook с русском языке с примерами кода и детальным описанием. Для каждой лекции это отдельные блокноты, которые разложены по папкам с соответствии с разделами курса.  Так что Вы сможете не только просмотреть видео-лекции