Ресурс, на который вы ссылаетесь, "100 Days of ML Code", действительно может быть полезным для изучения основ машинного обучения и практики на Python. Он предлагает структурированный подход к изучению и включает в себя материалы по препроцессингу данных, математическим основам, а также различным алгоритмам и методам, используемым в Data Science и Machine Learning. Вот краткий обзор тем, которые могут быть полезны:
1. Язык Python:
- Основы Python: переменные, циклы, условия, функции.
- Библиотеки для Data Science: NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn и Scikit-Learn.
2. Препроцессинг данных:
- Очистка данных: избавление от пропущенных значений и выбросов.
- Масштабирование и нормализация данных.
- Кодирование категориальных данных: one-hot и label encoding.
3. Математика для ML:
- Линейная алгебра: векторы, матрицы, операции с ними.
- Статистика: вероятности, распределения, тестирование гипотез.
- Методы оптимизации: градиентный спуск и его вариации.
- Регрессии: линейная, полиномиальная, регрессия с регуляризацией.
4. Алгоритмы и структуры данных:
- Деревья решений и случайные леса.
- Графы и их применение.
- Кластеризация: K-means, DBSCAN, иерархическая кластеризация.
5. Кластеризация:
- Понимание, как работают различные методы кластеризации.
- Показатели качества кластеризации: силует, визуализация результатов.
Этот курс может стать отличной основой для практической работы в области машинного обучения. Он содержит примеры и задачи, которые можно выполнять, чтобы укрепить свои знания. Кроме того, GitHub платформа позволяет делиться своими решениями и взаимодействовать с сообществом, что может быть полезно для получения обратной связи и улучшения навыков.
