1,0×
11 просмотров · 2 года назад
00:00/17:39
Описание
Логистические методы классификации
2 года назад • 11 просмотров5 поставили "Нравится"
В лекции кратко представлена характеристика метрических моделей машинного обучения.Рассмотрена логическая модель – решающее дерево.
Имеется описание жадного алгоритма.
Также в лекции представлено, что перспективным является использование композиции методов машинного обучения. Рассмотрены два основных вида композиций: бэггинг и бустинг.
Рассмотрен один из наиболее известных и популярных алгоритмов машинного обучения - Random Forest – указаны его достоинства и недостатки.
Коротко представлена информация о библиотеке Яндекса MatrixNet и open-source библиотеки для градиентного бустинга CatBoost.
Видео также опубликовано на Youtube канале "Самостоятельная работа": youtu.be/OvfHD-Czdrw
Лекцию, в которой формулируются основные термины методов машинного обучения, можно посмотреть по ссылке: www.youtube.com/...NdhyLui0Vs
Подготовка презентационных материалов и озвучка: Юлия Харина.