Машинное обучение без учителя на Python: полный курс
Выигрываем хакатоны по выделению факторов (PCA, ICA, NMF, MDS, t-SNE) и кластеризации (К-средних, DBSCAN, OPTICS, SOM)
4.59 (17 reviews)
189
students
12.5 hours
content
Jan 2022
last update
$44.99
regular price
What you will learn
Процесс и модель машинного обучения
Заполнение пропусков в данных
Линейная регрессия и L1/L2 регуляризация
Решающие деревья и ансамбли стекинга
Корреляция и взаимная информация
Метод главных компонент (PCA) и Сингулярное разложение (SVD)
Анализ независимых компонент (ICA)
Многомерное шкалирование (MDS)
t-SNE, UMAP, LargeVis
K-средних, расстояние Махаланобиса и GMM
Агломеративная кластеризация
DBSCAN, HDBSCAN и OPTICS
Самоорганизующиеся карты Кохонена
Расширяющийся нейронный газ
Спектральная кластеризация
pAUC и поиск аномалий
Тест Смирнова-Граббса
Эллипсоидальная аппроксимация
LOF, ABOD и COPOD
iForest
Классификация через кластеризацию
Related Topics
3987964
udemy ID
4/17/2021
course created date
4/18/2021
course indexed date
Bot
course submited by