Ноутбук <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://colab.research.google.com/drive/1i1Hb5ntohV3lLtFQ1OfHgOwLhD9X8bRz?usp=sharing">https://colab.research.google.com/drive/1i1Hb5ntohV3lLtFQ1OfHgOwLhD9X8bRz?usp=sharing</a><figure class="media"><div data-oembed-url="https://youtu.be/J5zwaXp9ZoI"><div style="position: relative; padding-bottom: 100%; height: 0; padding-bottom: 56.2493%;"><iframe src="https://www.youtube.com/embed/J5zwaXp9ZoI" style="position: absolute; width: 100%; height: 100%; top: 0; left: 0;" frameborder="0" allow="autoplay; encrypted-media" allowfullscreen=""></iframe></div></div></figure>

Open ML Course: Линейные модели

Запись разбора домашки

Теория

Линейная регрессия

Логистическая регрессия. Метрики качества

Выбор модели. Создание новых признаков

Турникеты: кто в здание зашел?

Кто там? Предскажите, кто вошел в здание по времени и турникету.

Соревнование

Конкурс "Турникеты"

Квест

Домашнее задание

Турникеты Solutions

Сбор решений соревнования "Турникеты" для проверки и подведения итогов

Хакатон

FeaturedBanner-53f9dc6d

Telegram chat

Планируемруем запуск курса, обо всех новостях читайте в <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://t.me/+88vIIR6Ch3c0N2Ji">телеграм канале</a> О чем курс?<ul><li>Линейная регрессия и чем подход машинного обучения отличается от подхода, который применяется в эконометрике;</li><li>Логистическая регрессия, функция потерь - кросс-энтропия, градиентный спуск и решение численным методом;</li><li>Предсказание вероятности, пороги принятия решений, матрица ошибок, точность и полнота, F-мера и AUC ROC;</li></ul>Кому будет полезен?Курс будет полезен не только начинающим специалистам, но и тем, кто хочет освежить знания по линейным моделям, а также набраться опыта по их применению.В курсе будет новый конкурс под названием " Турникеты".Оценка по курсу складывается по лидерборду соревнования (90&nbsp;баллов) и домашнему заданию - тест по данным соревнования (10 баллов).&nbsp;Баллы за соревнование (т.к. данные и конкурс новые) будут начислены после закрытия соревнования. Посчитаем децили (разобьем закрытый лидерборд на 10 частей от ТОП скора) и за верхнюю дециль начислим 90 баллов, за следующую - 80, … , за предпоследнюю - 10.Рейтинг курса будет доступен после дедлайна теста, 04.05.2023.Обсуждение курса в <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://t.me/+88vIIR6Ch3c0N2Ji">Телеграм</a>.

Курс о линейной зависимости: поговорим о линейной и логистической регрессиях, метриках, валидации, генерации признаков и применим знания в конкурсе "Турникеты".

leaderboard

Разбор домашки

User Agreement

Я прочитал(-а) и согласен(-на) с <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/UserAgreement.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Пользовательским соглашением и Политикой конфиденциальности</a>

Privacy Policy

Я даю свое <a href="http://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/events/Spring23/soglasieru.pdf">согласие</a> ООО &ldquo;Соревнования Анализа Данных&rdquo; на обработку и передачу моих персональных данных партнерам мероприятия для информационного взаимодействия&nbsp;

Consent

Я согласен(а) получать информационные рассылки от ООО &ldquo;Соревнования Анализа Данных&rdquo; про активности ODS

Мне интересно получать предложения о работе

04/24/23Запись разбора домашки