Машинное обучение: классификация и ансамбли на Python

🎓 Машинное обучение: Классификация и Ансамбли на Python

Выигрываем соревнование Kaggle с ключевыми моделями! 🚀

Погрузитесь в мир классификации данных, где каждый шаг - это возможность улучшить свои предсказания и выиграть на соревнованиях Kaggle. Нашет курс - это путеводитель по миру машинного обучения, от основ до сложных ансамблей, с использованием Python и лучших практик в области классификации данных.

Краткое содержание курса:

1. Исследовательский анализ данных (EDA) - Изучите ваши данные, найдите закономерности и предсказания.
2. Метрики классификации - Оцените точность ваших моделей с помощью метрик таких как точность, полнота, F1, квадратичная каппа и матрица неточностей.
3. Очистка данных и оптимизация памяти - Узнайте, как подготовить данные для обучения моделей эффективнее.
4. Кластеризация данных - Разберёте метод ближайших соседей (k-NN) и его роль в классификации.
5. Линейная и логистическая регрессия - Начальные модели машинного обучения для классификационных задач.
6. Создание сложных моделей - Исследуйте SVM, случайный лес (бэггинг), XGBosot, LightGBM и CatBoost.
7. Ансамбль стекинга - Обедините различные модели для получения наилучшего результата в соревновании Kaggle.
8. Выгрузка результатов - Процесс предоставления ваших предсказаний на платформе Kaggle.

Образовательная программа:

• 📊 Первая часть: Основы классификации данных

  • Виды задач и их постановка
  • Основания машинного обучения
  • Методы обработки данных и минимизация ошибки предсказания
  • Введение в метрики классификации и базовые модели

• 🛠️ Вторая часть: Практические навыки и продвинутые техники

  • Исследовательский анализ данных (EDA)
  • Метрики классификации для оценки моделей
  • Оптимизация памяти при работе с большими наборными данными
  • Кластеризация и метод ближайших соседей (k-NN)
  • Простая и иерархическая логистическая регрессия
  • Сложные модели: SVM, случайный лес (бэггинг), XGBosot, LightGBM и CatBoost
  • Разработка ансамбля стекинга для улучшения результатов
  • Подготовка и выгрузка данных на Kaggle

Присоединяйтесь к курсу, чтобы научиться преобразовывать большие объемы данных в точные, надежные прогнозы с помощью машинного обучения. Вместе мы разработаем стратегию для победы на Kaggle, используя самые передовые техники классификации и ансамблей в Python. 🏆

Не упустите шанс улучшить свои навыки машинного обучения и выиграть соревнования Kaggle с помощью наших практических заданий и интерактивных уроков! Начните путешествие по миру машинного обучения сегодня. 💻✨