Русские Новости
Вы можете добавить свою новость!

           
Русские Новости mp3 новинки скачать Новости музыки Новости туризма Новости политики Новости Интернета
Русские Новости mp3 новинки скачать В мире музыки Новости туризма Новости политики Новости Интернета
Приветствую Вас Гость | RSS

На этот сайт КАЖДЫЙ зарегистрированный пользователь может бесплатно добавить свой материал: рассказ или статью. Главное условие - ваша статья должна быть интересной, УНИКАЛЬНОЙ и не должна противоречить законам РФ. Если ваша статья уже была размещена в Интернете, то такой материал НЕ будет активирован.
Добавить свою новость
Новости музыки Новости туризма Новости Интернета Новости политики Новости фармации Программы Игры Сайты новостей Новинки софта

Форма входа
Меню сайта
Наши друзья
Наши друзья
  • рингтоны новинки 2016
  • сделать презентацию
  • экскурсии в Париже
  • Трансферы в Париже
  • льготные лекарства
  • Поиск
    Главная » 2020 » Март » 30 » Машинное обучение кластеризация и классификация на Python (2020)
    Нравится
    13:44
    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




    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)





    Как скачивать файлы с нашего сайта? Видео уроки как скачивать с основных файлообменников см. ниже

    Как скачать с Depositfiles ? Как скачать с Turbobit ? Как скачать с Letitbit ?
    Как скачать с Savebit ? Как скачать с Unibites ? Как скачать с uploaded.net ?
    Как скачать с BitShare.com ? Как скачать с ShareFlare ? Как скачать с share4web ?

    Поделись с друзьми!

    Если эта новость была полезеной для вас, кликаем на кнопки и делимся ссылкой с друзьми!

    Нравится



    Категория: Обучающее видео | Просмотров: 159 | Добавил: Kioka83 | Теги: Разработка, программирование, ОБУЧЕНИЕ, видеокурс | Рейтинг: 0.0/0
    Всего комментариев: 0
    Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
    [ Регистрация | Вход ]
    Поиск
    Скачать программы
    Календарь
    «  Март 2020  »
    ПнВтСрЧтПтСбВс
          1
    2345678
    9101112131415
    16171819202122
    23242526272829
    3031
    Статистика

    Онлайн всего: 1
    Гостей: 1
    Пользователей: 0


    Copyright MyCorp © 2024