• В главе 21 разбираются дополнительные техники машинного обучения, опирающиеся на линейные классификаторы с эффективным использованием памяти.
• В главе 22 речь пойдет о слабых местах ранее представленных методов обучения с учителем. Эти недостатки устраняются с помощью нелинейных классификаторов, а именно деревьев решений.
• В главе 23 приводится решение этого практического задания.
Все главы строятся на основе алгоритмов и библиотек, представленных ранее. В связи с этим рекомендуется прочесть книгу от начала до конца, чтобы исключить возможное непонимание. Если же вы уже знакомы с некоторыми темами, то можете смело их пропускать. Ну и в завершение я настоятельно рекомендую самостоятельно решить каждую задачу, прежде чем смотреть в решение. Это позволит вам получить максимум пользы от книги.
Data Science в действии
·
Леонард Апельцин
