Разное




РазДЕЛЫ САЙТА

Боевики, детективы
Документалка
Драмы, триллеры
Исторические
Классическая эротика
Комедии
Мелодрамы
Мультяшки
Обучающее, познание
Приключения
Сказки, фэнтези
Старое, доброе
Ужасы
Фантастика
х х х х х х х х х
Блюз, джаз, соул
Инструментальная
Классическая
Клипы
Минусовки
Музыка игр и кино
Поп
Разная
Ретро
Рок, метал
Рэп, хип-хоп
Шансон
х х х х х х х х х
Автософт и навигация
Аудиокниги
Книги и журналы
Фото и видео, приколы



СЛучайные материалы

Музыка из фильма Dime Cuándo Tú / OST Dime Cuándo Tú
Музыка из фильма Dime Cuándo Tú / OST Dime Cuándo Tú

Полканова Олеся - Урок Стрип пластики (2019) CAMRip
Полканова Олеся - Урок Стрип пластики (2019) CAMRip

Сборник вебинаров нейропсихолога по запуску речи (2020) CAMRip
Сборник вебинаров нейропсихолога по запуску речи (2020) CAMRip

Музыка из фильма Айвенго / OST Ivanhoe
Музыка из фильма Айвенго / OST Ivanhoe

Старшенбаум Г.В. - Психосоматика и психотерапия. Исцеление души и тела
Старшенбаум Г.В. - Психосоматика и психотерапия. Исцеление души и тела


Главная » 2020 » Март » 30 » Машинное обучение кластеризация и классификация на Python (2020)

Машинное обучение кластеризация и классификация на Python (2020)

13:54

Выигрываем соревнование Kaggle с kNN, SVM, логистической регрессией, случайным лесом, XGBoost, CatBoost и LightGBM. Мы разберем прикладные подходы к кластеризации и классификации данных с помощью машинного обучения для страхового скоринга Prudential в соревновании на Kaggle вплоть до формирования конечного результата.

Материалы курса:
1. Задача страхового скоринга
- Страховой скоринг
- F1 и Каппа оценки классификации
- Метод ближайших соседей
- kNN скоринг
2. Логистическая регрессия и опорные векторы
- Обработка данных и оптимизация памяти
- Логистическая регрессия
- Иерархия логистической регрессии
- SVM: метод опорных векторов
- Сравнение классификации
3. Решающие деревья и ансамбли бэггинга и бустинга
- Решающие деревья
- Случайный лес
- Бустинг с XGBoost
- Градиентный бустинг
4. Ансамбль стекинга и финальное решение
- LightGBM
- CatBoost
- Ансамбль классификации
- Расчет результатов
- Финальное решение

Чему вы научитесь:
- EDA: исследовательский анализ данных
- Точность, полнота, F1 и каппа метрики
- Простая кластеризация данных
- Логистическая регрессия: простая и многоуровневая
- Метод ближайших соседей: kNN
- Наивный Байес
- Метод опорных векторов: SVM
- Решающие деревья м случайный лес
- XGBoost и градиентный бустинг
- CatBoost и LightGBM
- Ансамбль голосования и стекинга

Требования:
- Продвинутый Python
- Основы математической статистики
- Основы машинного обучения

В этом курсе:
- Проведение исследовательского анализа данных для поиска зависимостей: EDA.
- Метрики классификации: точность, полнота, F1, квадратичная каппа и матрица неточностей.
- Очистка данных и оптимизация потребления памяти.
- Кластеризация данных и метод ближайших соседей.
- Простая и иерархическая логистическая регрессия.
- Метод ближайших соседей и поиск оптимальной модели.
- Метод опорных векторов: SVM.
- Дерево принятия решения и случайный лес (бэггинг).
- XGBosot и градиентный бустинг.
- LightGBM и CatBoost
- Ансамбль стекинга для голосования и выбора лучшего результата.
- Выгрузка результата для соревнования на Kaggle.

Для кого этот курс:
- Аналитики Python, изучающие машинное обучение
- Программисты больших данных
- Исследователи больших данных




Название: Машинное обучение кластеризация и классификация на Python
Год выхода: 2020
Жанр: Видеокурс, программирование, разработка, обучение
Формат видео: MP4 | 1280x720 | AVC
Формат аудио: AAC | 128 kb/s | 48 кГц
Язык: Русский
Продолжительность: 03:04:13
Размер: 3.3 Gb

Скачать Машинное обучение кластеризация и классификация на Python (2020)


Скачать: Обучающее, познание | Теги: Обучение, разработка, видеокурс, программирование

Похожие материалы скачать бесплатно и без регистрации


К "Машинное обучение кластеризация и классификация на Python (2020)" пока нет комментариев, но Вы можете стать первым, кто его оставит!

Всего мнений: 0
Ищу на сайте

Случайный анекдот
Пpиходит гномик в аптеку и пpосит:
- Дайте мне, пожалуйста, таблэтку аспиpина...
- Вам ее завеpнуть?
- Hет, я ее так докачу...

Новое на сайте
Келли Милнер Холлс - Загадочные существа
Бруно Понтекорво - Атомный проект. Жизнь за ...
Прозоров Л. - Варяжская Русь: Славянская Атл...
Серия "Психология. Плюс 1 победа" ...
Paul J. McAuley - Собрание сочинений. 90 кни...
Дж. С. Андрижески - Цикл "Мост и Меч&qu...
Виктория Зонова - Цветы. Лучшие сорта. Посад...
Закиров Вадим - Съёмка видео для продажи на ...
Михаил Литвак - Большая книга по семейной пс...
Дэвид Эпштейн - Универсалы. Как талантливые ...
Музыка из фильма Соединённые Штаты против Би...
Белоус А.И., - Кибероружие и кибербезопаснос...
Haney's Big House - Hiding To Nothing ...
Музыка из фильма Искусственный интеллект / O...
Буровский А. - Не Вторая мировая, а Великая ...
Воспитание и дрессировка глазами собаки
Late Turn - Dark Rows (2021)
Жизнь Роберта Льюиса Стивенсона. Книга для ч...
Гигантская иллюстрированная энциклопедия шко...
Def Leppard - Epic Leppard (EP) (2021)
Справочник по элементарной математике
Численные методы интегрирования дифференциал...
Рясенцева Е. А. - Энциклопедия здоровья. Дие...
Курс линейной алгебры и аналитической геомет...
Hammond Organ in ROCK (2021)

Наша статистика

Присутствуют: 4
Неизвестных: 4
Знакомых: 0
Copyright by Anonimus © 2021