Занятие №3 «Классическое машинное обучение»

Третье занятие на курсе «Классическое машинное обучение» для группы НС214. Преподаватель: Александр Пославский Таймкоды: 00:00:00 Начало 00:00:48 Экспертные системы (Rule-based systems) 00:01:48 Классическое машинное обучение 00:03:09 Глубокое машинное обучение 00:04:33 Необходимость методов классического машинного обучения 00:05:15 Деревья решений 00:07:33 Принцип работы дерева решений 00:08:56 Деревья решений (классификация) 00:10:16 Как построить дерево решений? 00:10:28 Для бинарных признаков 00:17:05 Для вещественных признаков 00:18:25 Для категориальных признаков 00:20:53 Деревья решений (Регрессия) 00:23:03 Деревья решений и работа с пропущенными значениями 00:25:59 Почему деревья - очень мощный метод? 00:27:00 Неустойчивость деревьев решений 00:29:53 Переобучение деревьев 00:32:25 Bias-variance tradeoff 00:33:25 Bias vs variance 00:34:03 Применительно к деревьям 00:35:04 Бутстрэп 00:36:46 Корреляция и построение доверительного интервала для нее 00:37:26 Пример 1 00:45:06 Пример 2 00:45:43 Построен
Back to Top