СДО ИДО
PDA-200. Методы машинного обучения в прогнозировании данных
0%
Previous
Course data
General
Объявления
Задания
data
Наследов.Математические методы психологического исследования
Кабаков.R в действии
Data_Science_Nauka_o_dannykh_s_nulya_2-e_izdanie_2021_Dzhoel_Gras
Брюс П., Брюс Э., Гедек П. - Практическая статистика для специалистов Data Science. 2-е издание - 2021
Ким, Мьюллер, Клекка. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ
imbalanced_classification_with_python_mini_course
data_preparation_for_machine_learning_mini_course
Эл.учебник от Яндекс
Записи лекций и практик (осень 2023)
Лекция 05.09.23
Практика 08.09.23
Лекция 13.09.23
Лекция 19.09.23
Практика 21.09.23
Лекция 26.09.23
Практика 28.09.23
Лекция 03.10.23
Практика 05.10.23
Практика 05.10.23 (продолжение)
Подготовка данных
Data_preparation
Task 3.1. Очистка данных
Colab.Task_3.1
Задание 3.1. Очистка данных
Task 3.2. Отбор признаков
Colab.Task 3.2
Задание 3.2. Отбор признаков
Преобразования к нормальному распределению
Task 3.3. Преобразование данных
Colab.Task_3.3
Задание 3.3. Преобразование данных
Task 3.4. Понижение размерности в целях прогнозирования
Colab.Task_3.4
Задание 3.4. Понижение размерности в целях прогнозирования
Task 3.5. Методы балансировки выборки
Colab.Task_3.5
Задание 3.5. Методы балансировки выборки
Colab.Task_3.6
Colab.Task_3.7
Colab.Task_6.2
Занятие
Л_1.Введение.Первичный анализ данных
Py_Task_1_Первичный анализ данных
Colab.Task_1
Задание 1
Занятие
Л_2.Проверка статистических гипотез
Py_Task_2_Проверка статистических гипотез
Colab.Task_2
Задание 2
Занятие
Л_3.Масштабирование,отбор признаков
Py_Task_3_Предварительная обработка данных и отбор признаков
Colab.Task_3
Задание 3
Занятие
Л_4.Понижение_размерности
Py_Task_4_Факторный анализ
Colab.Task_4
Задание 4
Topic 7
Л_5.Кластерный анализ
Py_Task_5_Кластерный анализ
Colab.Task_5
Задание 5
Занятие
Л_6.1.Линейные модели
Л_6.2.Проблема переобучения и борьба с ней
Л_6.3.Метрики качества
Py_Task_6_Оценка точности моделей
Colab.Task_6
Задание 6
Занятие
Л_7.Линейные модели для классификации
Py_Task_7_Линейные модели для классификации
Colab.Task_7
Задание 7
Занятие
Л_8.Нелинейные модели для классификации
Py_Task_8_Нелинейные модели для классификации.Лучшая модель
Colab.Task_8
Задание 8
Py_Task_9_Проект построения простой модели машинного обучения
Задание 9
Занятие
Л_10.Линейные модели для регрессии
Py_Task_10_Линейные модели для регрессии
Colab.Task_10
Задания 10
Занятие
Л_11.Нелинейные модели для регрессии
Py_Task_11_Нелинейные модели для регрессии.Лучшая модель.Конвеер
Colab.Task_11
Задания 11
Занятие
Л_12.Ансамбли
Py_Task_12_Ансамбли,настройка алгоритмов,отложенное использование модели
Colab.Task_12
Задание 12
Py_Task_13_Проект построения модели машинного обучения для регрессии
Next
Side panel
СДО ИДО
English (en)
Русский (ru)
English (en)
Enter your search query
Log in
PDA-200. Методы машинного обучения в прогнозировании данных
Home
Skip to main content
Course info
Home
Courses
Высшая инженерная школа
Программы профессиональной переподготовки
Анализ данных
PDA-200. Методы машинного обучения в прогнозировании данных
Summary
PDA-200. Методы машинного обучения в прогнозировании данных
Преподаватель:
Заграновская Анна
Куратор семестра:
Тюляндина Анна Петровна