Подготовка данных для интеллетуального анализа данных (рабочие материалы),

описание основных методов классификации, характеристики качества (точности) обучения

Attachments:

Методы классификации	[Машинное обучение]	3476 kB
Что такое кластеризация	[Из внешнего ресурса]	15 kB
Матрица ошибок для оценки качества модели	[Из внешнего ресурса]	764 kB
Подготовка данных	[Машинное обучение]	2654 kB
Ансамбли: блэндинг, стекинг, беггинг, бустинг	[Из внешнего ресурса]	4255 kB
Кривая ROC и характеристика AUC	[Материалы из Хабра]	169 kB
Задание для лабораторных работ и курсового проекта по ММО	[Дисциплина "Методы машинного обучения"]	19 kB
Лекция о калибровке ML-моделей	[Каширин И.Ю. + I-net]	895 kB
Параметры метода опорных векторов на русском	[Машинное обучение]	25 kB
Полный анализ датафрема пока без обучения	[Из внешнего ресурса]	31 kB
Оптимизация признакового пространства	[Из внешних ресурсов]	20 kB