Автор: Центр digital-профессий ITtensive
Название: Машинное обучение: кластеризация и классификация на Python (2020)
Выигрываем соревнование Kaggle с kNN, SVM, логистической регрессией, случайным лесом, XGBoost, CatBoost и LightGBM
Чему вы научитесь
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.
В этом курсе:
Название: Машинное обучение: кластеризация и классификация на Python (2020)
Выигрываем соревнование Kaggle с kNN, SVM, логистической регрессией, случайным лесом, XGBoost, CatBoost и LightGBM
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
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.
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.
- Аналитики Python, изучающие машинное обучение
- Программисты больших данных
- Исследователи больших данных
Для просмотра ссылок Войдите в аккаунт или Зарегистрируйтесь
Скачать:
Для просмотра ссылок Войдите в аккаунт или Зарегистрируйтесь
Похожие темы
- [New Anthem Learning] Продавайте фотографии, футаджи и нейро картинки на стоках [Udemy] (2024)
- [Khadin Akbar] Разработка AI Saas приложений с помощью AI инструментов без кодинга ChatGPT [Udemy] (2023)
- [Akhtar Shareef] Мастер ChatGPT для чтения книг [Udemy] (2024)
- [Адам Джонс] YouTube «План» как я заработал более 100 тысяч всего за 2 года [Udemy] (2024)
- [Александр Сокирка] Руководство по WordPress FSE (Gutenberg - JavaScript - React) [Udemy] (2023)
- [Ясин Марко] Deep Web - полное введение в скрытую сеть [Udemy] (2023)
- [Yuriy Allakhverdov] Современный React с Нуля до Профессионала [Udemy] (2023)
- [Ти Джей Уокер] Полный курс по снижению веса с помощью гипноза - Психология диеты [Udemy] (2023)
- [Artur Sobolevskij] Как успевать в 2 раза больше без стресса и выгорания [Udemy] (2023)
- [Neuralclass Academy] Изучение концепций SQL [Udemy] (2023)