1,0×
53 просмотра · 4 года назад
00:00/01:34:37
Описание
Машинное обучение. Вводная лекция. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
4 года назад • 53 просмотра
Вводная лекция. В первой половине лекции вводятся обозначения и понятия, которые будут использоваться на протяжении всего курса: объекты, признаки, функция потерь, предсказательная модель, минимизация эмпирического риска, обучающая выборка, тестовая выборка, переобучение, скользящий контроль. Во второй половине лекции приводятся примеры прикладных задач классификации, регрессии, ранжирования. В конце кратко обсуждаются некоторые вопросы методологии машинного обучения: особенности реальных данных, межотраслевой стандарт CRISP-DM, организация вычислительных экспериментов.