[Udemy] Машинное обучение выделение факторов на Python (2021)

[serafim]

[Udemy] Машинное обучение: выделение факторов на Python (2021)

Чему вы научитесь

• Процесс и модель машинного обучения Заполнение пропусков в данных Линейная регрессия и L1/L2 регуляризация Решающие деревья и ансамбли стекинга Корреляция и взаимная информация Метод главных компонент (PCA) Сингулярное разложение (SVD) Анализ независимых компонент (ICA) Многомерное шкалирование (MDS) t-SNE, UMAP, LargeVis

Требования

• Продвинутый Python Основы математической статистики

Описание
Мы разберем задачу хакатона 2020 года по выделению факторов, в наибольшей степени влияющих на продолжительность жизни в России, с точки зрения фундаментальных и прикладных подходов к понижению размерности данных. В заключении построим ансамбль моделей для предсказания продолжительности жизни, базируясь на выделенных факторах.

Курс разбит на 4 части. В первой части мы последовательно пройдем все этапы работы с данными: от видов задач и их постановки до работы с моделями машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки. Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики и наиболее простые модели - линейную регрессии, решающие деревья и случайный лес. А также ансамбли машинного обучения.

Во второй части на практике разберем:

• Очистку и предобработку данных - ETL Линейную регрессию для экстраполяции данных Линейную регрессию с регуляризацией для выделения факторов Информационные критерии понижения размерности

В заключении создадим ансамбль стекинга из простых моделей понижения размерности.

Третья часть посвящена матричным методам:

• Метод главных компонент (PCA) Сингулярное разложение (SVD) Анализ независимых компонент (ICA) Положительно-определенные матрицы (NMF)

Уточним решение задачи обучения без учителя через матричные методы.

В четвертой части рассмотрим нелинейные подходы:

• Многомерное шкалирование (MDS). t-SNE UMAP LargeVis

Стабилизируем ансамбль понижения размерности и используем его для предсказания продолжительности жизни в России, основываясь на наиболее важных макроэкономических показателях.

Для кого этот курс:

• Аналитики Python, изучающие машинное обучение Программисты больших данных Исследователи больших данных

ПРОДАЖНИК

Войти или Зарегистрироваться чтобы увидеть скрытый текст.

СКАЧАТЬ

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.