Метрики оценки качества моделей и анализ ошибок в машинном обучении. Подробное руководство
Публикации автора egaoharu_kensei
Методы оптимизации в машинном и глубоком обучении. От простого к сложному
Теоретические основы всех популярных алгоритмов машинного обучения и их реализация с нуля на Python
Линейная регрессия. Основная идея, модификации и реализация с нуля на Python
Логистическая и Softmax-регрессии. Основная идея и реализация с нуля на Python
Линейный дискриминантный анализ (LDA). Принцип работы и реализация с нуля на Python
Наивный байесовский классификатор. Основная идея, модификации и реализация с нуля на Python
Метод опорных векторов (SVM). Подходы, принцип работы и реализация с нуля на Python
Метод K-ближайших соседей (KNN). Принцип работы, разновидности и реализация с нуля на Python
Дерево решений (CART). От теоретических основ до продвинутых техник и реализации с нуля на Python
Бэггинг и случайный лес. Ключевые особенности и реализация с нуля на Python
Алгоритмы AdaBoost (SAMME & R2). Принцип работы и реализация с нуля на Python
