Раздел 1. Строим алгоритмы
Мы изучили достаточно теории. Пора вернуться к практике создания алгоритмов.
- Метод опорных векторов
- Алгоритм k-ближайших соседей
- Алгоритм k-средних
- Naive Bayes
- Решающее дерево
- Ансамбли моделей
Раздел 2. Настройка модели
Рассмотрим несколько тем, без которых в машинном обучении никак нельзя обойтись.
- Перекрестная валидация
- Настройка гиперпараметров
- Метрики классификации
- Дисбаланс классов
Раздел 3. Продвинутая обработка данных
- Алгоритмы выявления выбросов
- Кодирование категориальных переменных