Algoritmy i realizaciq mashinnogo obucheniq" soderzhit dostupnyj obzor oblasti mashinnogo obucheniq, ego prilozhenij i realizacii algoritmow. V knige predstawleny nekotorye iz naibolee wazhnyh kontroliruemyh i nekontroliruemyh metodow, a takzhe ih realizaciq na qzyke python. Temy wklüchaüt linejnuü regressiü, K-Nearest Neighbours, Naïve Bayes, Decision Tress, Random Forest, klasterizaciü K-Means. Cel' dannogo uchebnika - oblegchit' ispol'zowanie ätih metodow mashinnogo obucheniq specialistami-praktikami w nauke, promyshlennosti i drugih oblastqh. Kazhdyj algoritm soderzhit uchebnik s primerom i ego realizaciü na qzyke python.