Машинное обучение: классификация и ансамбли на Python
Выигрываем соревнование Kaggle с kNN, SVM, логистической регрессией, случайным лесом, XGBoost, CatBoost и LightGBM
3.81 (8 reviews)

68
students
9 hours
content
Jun 2021
last update
$34.99
regular price
What you will learn
EDA: исследовательский анализ данных
Точность, полнота, F1 и каппа метрики
Простая классификация данных
Логистическая регрессия: простая и многоуровневая
Метод ближайших соседей: kNN
Наивный Байес
Метод опорных векторов: SVM
Решающие деревья м случайный лес
XGBoost и градиентный бустинг
CatBoost и LightGBM
Ансамбль голосования и стекинга
Screenshots




Related Topics
2816597
udemy ID
2/16/2020
course created date
2/21/2020
course indexed date
Bot
course submited by