- Автор темы
- Администратор
- Модер.
- Команда форума
- #1
Разработчик BigData. Часть 2 из 5 OTUS
От сгенерированных данных переходим к данным в табличном виде. Такие данные встречаются в конкурсах по анализу данных, а также могут быть собраны, например, напрямую из баз данных. Для применения алгоритмов машинного обучения обычно такие данные требуют дополнительных преобразований.Во втором модуле рассматриваются задачи преобразования и отбора признаков, вопросы подготовки данных для использования в машинном обучении.Также будут рассмотрены более сложные алгоритмы в анализе данных - понижение размерности, определение выбросов в данных, построение ансамблей моделей.
Занятие 9: Feature engineering
Feature engineering. Статистический анализ данных, выбор фич на основе корреляции.
ДЗ
Преобразование набора данных и подбор фич.
Занятие 10: Поиск выбросов в данных
Занятие 11: Уменьшение размерности
Principle component analysis, t-sne. Поиск подмножества фич (subset selection).
ДЗ
Применение снижения размерности для использования в модели.
Занятие 12: Методы оптимизации
SGD, модификации SGD
Занятие 13: Деревья решений
Ограничения и недостатки деревьев решений. Классификация и регрессия с помощью деревьев решений. Выбор оптимального сплита, суррогатный сплит.
ДЗ
Реализация алгоритма дерева решений на простых данных. Реализация некоторых эвристик в деревьях решений.
Занятие 14: Ансамбли моделей
Случайный лес. Обзор методов ансамблирования: бустинг, бэггинг, стекинг, случайные подпространства.
Занятие 15: Бустинг
Xgboost, catboost, lightgbm, Стекинг, блендинг
ДЗ
Применение бустинга для построения лучшей модели.
Занятие 16: SVM, Support vector machine
Разделяющая поверхность с максимальным зазором. Формулировка задачи оптимизации для случаев линейно-разделимых и линейно-неразделимых классов. Сопряженная задача. Опорные векторы. SVM для задач классификации и регрессии. Kernel trick. Теорема Мерсера. Примеры функций ядра.
От сгенерированных данных переходим к данным в табличном виде. Такие данные встречаются в конкурсах по анализу данных, а также могут быть собраны, например, напрямую из баз данных. Для применения алгоритмов машинного обучения обычно такие данные требуют дополнительных преобразований.Во втором модуле рассматриваются задачи преобразования и отбора признаков, вопросы подготовки данных для использования в машинном обучении.Также будут рассмотрены более сложные алгоритмы в анализе данных - понижение размерности, определение выбросов в данных, построение ансамблей моделей.
Занятие 9: Feature engineering
Feature engineering. Статистический анализ данных, выбор фич на основе корреляции.
ДЗ
Преобразование набора данных и подбор фич.
Занятие 10: Поиск выбросов в данных
Занятие 11: Уменьшение размерности
Principle component analysis, t-sne. Поиск подмножества фич (subset selection).
ДЗ
Применение снижения размерности для использования в модели.
Занятие 12: Методы оптимизации
SGD, модификации SGD
Занятие 13: Деревья решений
Ограничения и недостатки деревьев решений. Классификация и регрессия с помощью деревьев решений. Выбор оптимального сплита, суррогатный сплит.
ДЗ
Реализация алгоритма дерева решений на простых данных. Реализация некоторых эвристик в деревьях решений.
Занятие 14: Ансамбли моделей
Случайный лес. Обзор методов ансамблирования: бустинг, бэггинг, стекинг, случайные подпространства.
Занятие 15: Бустинг
Xgboost, catboost, lightgbm, Стекинг, блендинг
ДЗ
Применение бустинга для построения лучшей модели.
Занятие 16: SVM, Support vector machine
Разделяющая поверхность с максимальным зазором. Формулировка задачи оптимизации для случаев линейно-разделимых и линейно-неразделимых классов. Сопряженная задача. Опорные векторы. SVM для задач классификации и регрессии. Kernel trick. Теорема Мерсера. Примеры функций ядра.
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
