«Learning Machine Learning Список тем на следующие два месяца по машин…»

Учим Питон

Learning Machine Learning Список тем на следующие два месяца по машинному обучению. Планирую на каждую тему подготовить небольшой ноутбук с примерами на Python. 1. Линейная регрессия (Linear Regression) 2. Регрессия с регуляризацией (Ridge, Lasso) 3. Логистическая регрессия (Logistic Regression) 4. Наивный Байес (Naive Bayes) 5. Деревья решений (Decision Trees) 6. Случайный лес (Random Forest) 7. Адаптивный бустинг (AdaBoost) 8. Градиентный бустинг (Gradient Boosting — XGBoost, LightGBM, CatBoost) 9. Машины опорных векторов (Support Vector Machines, SVM) 10. K-ближайших соседей (K-Nearest Neighbors, KNN) 11. K-Means 12. Иерархическая кластеризация (Hierarchical Clustering) 13. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 14. Метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA) 15. Линейный дискриминантный анализ (Linear Discriminant Analysis, LDA)

413 · 09:09

بجوارها في الخلاصة

Учим Питон20:39Я думаю, что посты по статистическим методам можно прекратить. Но они все также будут доступны в тг-группе: https://t.me/datascienceforfun Будем считать этот эк

Учим Питон09:09Следующий эксперимент на подходе 😀

هذه الرسالة

Учим Питон10:17Learning Machine Learning Итак, мы начинаем наше путешествие в мир машинного обучения. Формат обучения будет такой. В первый день я даю ссылки на материалы и за

Учим Питон11:08Learning Machine Learning. Линейная регрессия. Наша первая тема - один из самых простых и самых важных алгоритмов машинного обучения. Через несколько дней я выл

منشور Learning Machine Learning

بجوارها في الخلاصة