Машинное обучение 6. Decision trees and Ensembles

Описание

Ссылка на материалы занятия: https://github.com/girafe-ai/ml-mipt/tree/basic_s20/week0_06_trees_and_ensembles
Семинар: материалы доступны по ссылке выше, запись этого семинара отсутствует.

1:36 - интуитивное понимание (классификация)
4:20 - интуитивное понимание (регрессия)
6:43 - построение деревьев
9:50 - Information criteria
13:14 - entropy criteria
20:48 - max entropy
32:12 - Gini impurity
38:32 - regression problem
44:44 - pruning
47:35 - missing values
49:03 - linear models, categorical features
54:50 - offtop, overview
56:40 - bootstrap
1:04:27 - bagging
1:09:23 - Random Forest
1:13:45 - OOB
1:20:00 - RF & kNN

Лекции по машинному обучению: https://www.youtube.com/playlist?list=PL4_hYwCyhAvZyW6qS58x4uElZgAkMVUvj
Семинары по машинному обучению: https://www.youtube.com/playlist?list=PL4_hYwCyhAvYPOWn6e44RKxEfRWEsPA1z

Дата лекции: 26.03.2020

Лектор: Радослав Нейчев

Монтировал: Роман Климовицкий