Машинное обучение


1. Машинное обучение. Введение
Автор: Деникина Н.В., Деникин А.В.
2. Линейная регрессия
Автор: Деникина Н.В., Деникин А.В.
3. Логистическая регрессия
Автор: Деникина Н.В., Деникин А.В.
4. Оценка качества классификации
Автор: Деникина Н.В., Деникин А.В.
5. Деревья решений
Автор: Деникина Н.В., Деникин А.В.
6. Деревья решений. Читаем и разбираем JSON
Автор: Деникина Н.В., Деникин А.В.
7. Первые модели. Решение задач
Автор: Деникина Н.В., Деникин А.В.
8. Кластеризация. Алгоритм K-Means
Автор: Деникина Н.В., Деникин А.В.
9. DBSCAN: Кластеризация на основе плотности
Автор: Деникина Н.В., Деникин А.В.


Логистическая регрессия

№Список задач модуляТип заданияОтметка о выполнении
1 Логистическая регрессия Тетрадь с теорией
2 Почему линейной прямой мало: вероятность и класс Тетрадь с теорией
3 Сигмоида: как из числа сделать вероятность Тетрадь с теорией
4 Упражнение 1. Множественный ответ
5 Упражнение 2. Вопрос с выбором ответа
6 Упражнение 3. Градусник-классификатор Вопрос с кратким ответом
7 Упражнение 4. Выдача кредита Вопрос с кратким ответом
8 Упражнение 5 Вопрос с кратким ответом
9 Задача 1. Кто же болен? Задача на программирование
10 Понятие ошибки: логистическая (log-loss) Тетрадь с теорией
11 Интерпретация значений log-loss Тетрадь с теорией
12 Задача 2. Ищем лучшие w и b (полный перебор) Задача на программирование
13 Градиентный спуск или как компьютер находит лучше w и b Тетрадь с теорией
14 Задача 3. Пишем градиентный спуск для логистической регрессии Задача на программирование
15 Логистическая регрессия. Подведем итоги Тетрадь с теорией