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

[jonsmit7574]

Название:Машинное обучение: выделение факторов на Python (2021)
Автор:Udemy

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

Чему вы научитесь:

• Процесс и модель машинного обучения
• 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

Скрытое содержимое. Вам нужно войти или зарегистрироваться.

***Скрытое содержимое***