18 материалов в этой теме.
Как превратить сырые таблицы в матрицу признаков: пропуски, выбросы, кодирование категорий, масштабирование, feature engineering и главная болезнь ML-проектов — утечки …
Прогнозирование, где нарушено главное допущение ML — независимость наблюдений: стационарность и ACF, ARIMA и ETS, признаковый подход с бустингом, честный бэктест, метрики …
Почему сумма слабых моделей сильнее одной хорошей: декорреляция ошибок и бэггинг, устройство случайного леса, градиентный бустинг как спуск в пространстве функций, Newton …
Как ноутбук с 0.91 AUC превращается в систему, которая держит нагрузку, переобучается сама и не разваливается через месяц: воспроизводимость, трекинг экспериментов, …
Два простейших и при этом до сих пор рабочих алгоритма: ленивый непараметрический kNN и генеративный наивный Байес — от интуиции и математики до ANN-поиска и антиспама в …
В этом видео:
По этому запросу ничего не найдено.
