Открытый курс машинного обучения. Тема 4. Линейные модели классификации и регрессии

Всем привет! Сегодня мы детально обсудим очень важный класс моделей машинного обучения – линейных. Ключевое отличие нашей подачи материала от аналогичного в курсах эконометрики и статистики – это акцент на практическом применении линейных моделей в реальных задачах (хотя и математики тоже будет немало).


Пример двух таких задач – это соревнования Kaggle Inclass по прогнозированию популярности статьи на Хабре и по идентификации взломщика в Интернете по его последовательности переходов по сайтам. Домашним заданием №4 будет применение линейных моделей в этих задачах.


А пока еще можно сделать простое 3 задание – до 23:59 20 марта.

Все материалы доступны на GitHub.


Читать дальше →.

открытый курс машинного обучения тема линейные модели классификации

2017-3-21 19:38

открытый курс → Результатов: 3 / открытый курс - фото


Фото: habrahabr.ru

Открытый курс машинного обучения. Тема 10. Градиентный бустинг. Часть 1

Всем привет! Настало время пополнить наш с вами алгоритмический арсенал. Сегодня мы основательно разберем один из наиболее популярных и применяемых на практике алгоритмов машинного обучения — градиентный бустинг. habrahabr.ru »

2017-05-18 13:49

Фото: habrahabr.ru

Открытый курс машинного обучения. Тема 9. Анализ временных рядов с помощью Python

Доброго дня! Мы продолжаем наш цикл статей открытого курса по машинному обучению и сегодня поговорим о временных рядах. Посмотрим на то, как с ними работать в Python, какие возможные методы и модели можно использовать для прогнозирования; что такое двойное и тройное экспоненциальное взвешивание; что делать, если стационарность — это не про вас; как построить SARIMA и не умереть; и как прогнозировать xgboost-ом. habrahabr.ru »

2017-04-24 14:00

Фото: habrahabr.ru

Открытый курс машинного обучения. Тема 8. Обучение на гигабайтах с Vowpal Wabbit

Всем привет! Вот мы постепенно и дошли до продвинутых методов машинного обучения, сегодня обсудим, как вообще подступиться к обучению модели, если данных гигабайты и десятки гигабайт. habrahabr.ru »

2017-04-17 14:02

Открытый курс машинного обучения. Тема 7. Обучение без учителя: PCA и кластеризация

Привет всем! Приглашаем изучить седьмую тему нашего открытого курса машинного обучения! Данное занятие мы посвятим методам обучения без учителя (unsupervised learning), в частности методу главных компонент (PCA — principal component analysis) и кластеризации. habrahabr.ru »

2017-04-10 14:01

Фото: habrahabr.ru

Открытый курс машинного обучения. Тема 3. Классификация, деревья решений и метод ближайших соседей

Привет всем, кто проходит курс машинного обучения на Хабре! В первых двух частях (1, 2) мы попрактиковались в первичном анализе данных с Pandas и в построении картинок, позволяющих делать выводы по данным. habrahabr.ru »

2017-03-13 14:03

Открытый курс машинного обучения. Тема 2: Визуализация данных c Python

Привет всем, кто начал проходить курс! Новые участники, добро пожаловать! Второе занятие посвящено визуализации данных в Python. Сначала мы посмотрим на основные методы библиотек Seaborn и Plotly, затем поанализируем знакомый нам по первой статье набор данных по оттоку клиентов телеком-оператора и подглядим в n-мерное пространство с помощью алгоритма t-SNE. habrahabr.ru »

2017-03-06 15:58

По ту сторону игры: открытый курс по геймдизайну

Уже сейчас на образовательной платформе «Универсариум» можно записаться на онлайн-курс «Гейм-дизайн: по ту сторону игры». Слушатели курса изучат основные этапы разработки дизайн-документа компьютерной игры, выяснят, какими навыками должен обладать геймдизайнер, и узнают, от чего зависит успех проекта. habrahabr.ru »

2015-12-08 16:05