» » Машинное обучение кластеризация и классификация на Python (2020)

Машинное обучение кластеризация и классификация на Python (2020)

Машинное обучение кластеризация и классификация на Python (2020)

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

Машинное обучение кластеризация и классификация на Python (2020) Машинное обучение кластеризация и классификация на Python (2020) Машинное обучение кластеризация и классификация на Python (2020)
Машинное обучение кластеризация и классификация на Python (2020) Машинное обучение кластеризация и классификация на Python (2020) Машинное обучение кластеризация и классификация на Python (2020)
Машинное обучение кластеризация и классификация на Python (2020) Машинное обучение кластеризация и классификация на Python (2020) Машинное обучение кластеризация и классификация на Python (2020)

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)



Сайт w-hdtv.ru - это современный кинематографический портал, предназначенный для того, чтобы с максимальным удобством скачать фильм или посмотреть его онлайн. Все видеоматериалы, представленные на сайте лицензированы.

Администрация сайта внимательно следит за самым последними новинками в мире кино, так что на w-hdtv.ru вы сможете увидеть все самые популярные фильмы текущего сезона.

Впрочем, поиск по жанрам остаётся основным. На w-hdtv.ru можно посмотреть полнометражные фильмы всех основных жанров, таких как боевик, триллер, драма, комедия, исторический, ужасы. В каждой категории содержится как минимум несколько сотен отличных фильмов, к каждому из которых составлено подробное описание. Кроме этого на сайте есть возможность ознакомиться с документальными фильмами и с записанными ТВ-программами. Есть специальные разделы для сериалов и для мультипликации, а также для видео-клипов. Большая часть фильмов помещена сразу в несколько категорий, так что, например, одну и ту же картину можно найти в комедиях, в семейных фильмах и в мелодрамах. А большинство фильмов из раздела криминальное подпадают также под категории триллер или боевик.

Пользуясь услугами портала w-hdtv.ru каждый зритель сможет без труда найти в мире кино то, что отвечает его личным вкусам и пристрастиям.
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо зайти на сайт под своим именем.

0 комментариев

Ваше имя: *
Ваш e-mail: *

Подписаться на комментарии

Код: Включите эту картинку для отображения кода безопасности
обновить, если не виден код
Введите код: