Технологии машинного обучения (ЛТ)
Section outline
-
-
Структуры данных. Функции. Работа с данными. Очистка данных. Анализ IDE. Анализ EDA. Средства визуализации
-
-
Регрессионный анализ
-
Открыто с: вторник, 25 февраля 2025, 00:00Срок сдачи: вторник, 4 марта 2025, 00:00
Линейная регрессия.
На своем dataset построить регрессионную модель
-
Открыто с: вторник, 4 марта 2025, 00:00Срок сдачи: вторник, 11 марта 2025, 00:00
Линейная регрессия.
Задание. На своем dataset построить модель линейной регрессии в Orange (используя материал по ссылке).
Логистическая регрессия
Задание. На своем dataset построить модель логистической регрессии в Orange (используя материал по ссылке).
-
Обучение с учителем. Нейронная сеть
-
Открыто с: вторник, 18 марта 2025, 00:00Срок сдачи: вторник, 25 марта 2025, 00:00
Нейронная сеть
-
-
-
Полезные ссылки
-
Кластеризация
-
Открыто с: вторник, 18 марта 2025, 00:00Срок сдачи: вторник, 25 марта 2025, 00:00
Задание.
1. На своем dataset выполнить кластеризацию на рекомендуемом количестве кластеров (см. Методические указания).
2. На своем dataset выполнить кластеризацию в среде Orange.
3. Сравнить результаты выполнения п. 1 и п. 2.
-
-
Открыто с: вторник, 15 апреля 2025, 00:00Срок сдачи: вторник, 22 апреля 2025, 00:00
Примеры работы алгоритмов RL
-
-
Задание.
Используя указания,приведенные ниже выполнить проверку нулевой гипотезы на своем dataset -
Открыто с: четверг, 24 апреля 2025, 00:00Срок сдачи: четверг, 1 мая 2025, 00:00
-
-
-
Алгоритмы контролируемого МО
-
Открыто с: четверг, 1 мая 2025, 00:00Срок сдачи: четверг, 8 мая 2025, 00:00
Случайные леса
-