The book covers various aspects of machine learning, including data preprocessing, feature selection, model selection, and model evaluation. It also discusses the challenges of implementing machine learning in real-world applications and provides practical advice for overcoming these challenges. The book is divided into four parts: Part 1: Introduction to Machine Learning, Part 2: Data Preprocessing, Part 3: Feature Selection, and Part 4: Model Evaluation. Each part includes several chapters that cover specific topics within that area. For example, Part 1 includes chapters on the history of machine learning, the different types of machine learning algorithms, and the importance of data preprocessing. Part 2 covers data preprocessing techniques such as normalization, feature scaling, and data augmentation. Part 3 discusses feature selection methods such as correlation analysis, mutual information, and recursive feature elimination. Part 4 evaluates models using metrics such as accuracy, precision, recall, and F1 score. The book concludes with a discussion on the future of machine learning and its potential impact on society. Throughout the book, the authors use real-world examples to illustrate how machine learning can be applied to solve complex problems in various industries.

Книга охватывает различные аспекты машинного обучения, включая предварительную обработку данных, выбор функций, выбор модели и оценку модели. В нем также обсуждаются проблемы внедрения машинного обучения в реальных приложениях и даются практические советы по преодолению этих проблем. Книга разделена на четыре части: Часть 1: Введение в машинное обучение, Часть 2: Предварительная обработка данных, Часть 3: Выбор функций и Часть 4: Оценка модели. Каждая часть включает несколько глав, которые охватывают определенные темы в этой области. Например, часть 1 включает главы об истории машинного обучения, различных типах алгоритмов машинного обучения и важности предварительной обработки данных. Часть 2 описывает методы предварительной обработки данных, такие как нормализация, масштабирование признаков и увеличение данных. В части 3 рассматриваются такие методы выбора элементов, как корреляционный анализ, взаимная информация и рекурсивное исключение элементов. Часть 4 оценивает модели, используя такие метрики, как точность, точность, отзыв и оценка F1. Завершает книгу дискуссия о будущем машинного обучения и его потенциальном влиянии на общество. На протяжении всей книги авторы используют реальные примеры, иллюстрирующие, как машинное обучение может быть применено для решения сложных задач в различных отраслях.

''