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.


DBSCAN: Кластеризация на основе плотности

№Список задач модуляТип заданияОтметка о выполнении
1 Проблема K-Means Тетрадь с теорией
2 Идея DBSCAN — кластеризация по плотности Тетрадь с теорией
3 Параметры DBSCAN (eps и minPts) Тетрадь с теорией
4 Три типа точек в DBSCAN Тетрадь с теорией
5 Упражнение 1. Проблемы k-means Множественный ответ
6 Упражнение 2. Проблемы k-means Вопрос с выбором ответа
7 Упражнение 3. Определите тип точки Вопрос с выбором ответа
8 Задача 1. Подсчёт соседей Задача на программирование
9 Алгоритм DBSCAN Тетрадь с теорией
10 Алгоритм DBSCAN (псевдокод) Тетрадь с теорией
11 Упражнение 4. Трассировка алгоритма Вопрос с кратким ответом
12 Задача 2. Полная реализация DBSCAN Задача на программирование
13 Выбор параметров eps и minPts Тетрадь с теорией
14 Упражнение 5. Выбор параметров Множественный ответ
15 СРАВНЕНИЕ K-means vs DBSCAN Тетрадь с теорией
16 Упражнение 6. Выбор алгоритма Задача на сопоставление
17 Упражнение 7.1 k-distance Вопрос с выбором ответа
18 Упражнение 7.2 k-distance Вопрос с выбором ответа
19 Упражнение 7.3 k-distance Вопрос с выбором ответа
20 Упражнение 7.4 k-distance Вопрос с выбором ответа