Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных: Все участники

Фильтры

Тема 1. Введение в машинное обучение. История

Задание Задание Лабораторная работа 1. Введение в анализ данных на Python

Тема 2. Основные понятия

Задание Задание Лабораторная работа 2. Основные понятия

Тема 3. Метрические алгоритмы

Задание Задание Лабораторная работа 3. Ленивое обучение

Тема 4. Байесовский подход к обучению

Задание Задание Лабораторная работа 4. Восстановление плотности

Тема 5. Линейные алгоритмы классификации

Задание Задание Лабораторная работа 5. Логистическая регрессия. ROC. AUC. One-hot encoding

Тема 6. Метод опорных векторов

Задание Задание Лабораторная работа 6. SVM. Natural language processing