Open ML Course: Деревья и их ансамбли
Долгожданное продолжение курса «Линейный модели»!
OpenMLCourse
Дата запуска курса 16 октября.
Деревья могут аппроксимировать почти любую функцию, предположение линейности данных больше не требуется.
О чем курс?
Начнем с простого регрессионного дерева. Узнаем, как его строить, на пальцах. Сделаем домашнее задание – попробуем сделать автоматический «технический» анализ.
Потом разберем дерево классификации. Поговорим о плюсах и минусах деревьев.
Потом попробуем сделать ансамбль «Случайный лес». Разберем «Градиентный бустинг на деревьях». Сделаем ДЗ по конкурсу «Турникеты».
Также планируем подключить Яндекс с его подробным рассказом о, пожалуй, самом лучшем пакете градиентного бустинга – Catboost.
Будут короткие видео, несколько ДЗ, и конкурс.
Авторы:
Артем Шевляков, Школа компьютерных наук ТюмГУ, https://www.utmn.ru/imkn/shkn/index.php
Иван Комаров, ЦФТ, ods.ai, НГУ
Евгений Петров, команда catboost, Яндекс
Track program
Our website uses cookies, including web analytics services. By using the website, you consent to the processing of personal data using cookies. You can find out more about the processing of personal data in the Privacy policy