Тематический план

  • Общее

    Свернуть всё Развернуть всё

  • Обзор

    • Постановка задачи машинного обучения
    • Типы задач
    • Переобучение и кросс-валидация
    • Алгоритмы машинного обучения
    • Оценки качества алгоритмов
    • Обучение без учителя (кластеризация)

  • Feature Engineering и анализ объектов

    • Работа с признаками (столбцами матрицы объектов-признаков):
      • отбор признаков
      • методы сокращения размерности
      • трансформации
    • Работа с объектами (строками матрицы объектов-признаков):
      • Обработка пропущенных значений
      • Шумовые выбросы и эталоны

  • Рекомендательные системы и многозначная классификация

    Постановка задачи
    Примеры применения
    Оценки качества
    Подходы к решению задачи

    • поточечный
    • попарный
    • списочный


  • Статистическая значимость и доверительные интервалы

    Доверительный интервал и его смысл
    Байесовский интервал и его смысл
    Метод Монте-Карло
    Бутстрап
    Построение доверительных интервалов
    Сопряженные распределения
    Статистическая проверка гипотез