Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных / Современные компьютерные технологии: 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

Задание Задание Проектное задание

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

Тема 9. Композиции алгоритмов

Задание Задание Лабораторная работа 7. Логические алгоритмы. Бустинг