1. Новые покупки Показать еще

    20.09.2017: Быстрый старт в веб-разработке (Артем Исламов)

    20.09.2017: Учебник Успешный трейдинг от нуля до первого миллиона на фондовом рынке (Дмитрий Михнов)

    20.09.2017: Трейдинг от А до Я с Александром Герчиком за 60 дней

    20.09.2017: Путь трейдера. Как стать миллионером, торгуя на финансовых рынках ( Дмитрий Черемушкин)

    20.09.2017: Курс «Высшая Школа Трейдинга» (Александр Пурнов)

  2. Гость, если у Вас на каком либо сайте есть аккаунт с повышенным статусом, то и у нас вы можете получить соответствующий статус. Подробнее читайте здесь https://www.skladchik.biz/threads/83942/
    Скрыть объявление
  3. Нужен организатор Показать еще

    20.09.2017: Джеймс Трипп - "Гипноз без Транса" - Ритуалы...

    19.09.2017: Калькулятор БЦ

    18.09.2017: Способ заработка на ошибке интернет магазина

    12.09.2017: Видео МК " Раскрой и пошив мужских брюк в технике Haute Couture".

    08.09.2017: и снова тестовая тема

  4. Сбор взносов Показать еще

    13.09.2017: Фотобизне$$ (Катя Lovaphotos)

    11.09.2017: Атлант: Продвинутая семантика для инфосайтов

    09.09.2017: Худеем быстро и с умом (Мария Кузьмина, Михаил Гаманюк)

    09.09.2017: Для настоящих мужчин (Алексей Красиков)

    09.09.2017: Твой волшебный год. Создай свою реальность (Елeна Мирнaя)

Доступно DSCource 2. Data Mining с помощью Python (Юрий Кашницкий)

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем hp4s, 12 апр 2016.

Цена:
7000р.
Взнос:
254р.
Записаться

Основной список:

1. hp4s
2. Gendalf_beliy 3. timak474
    Тип: Стандартная складчина
    Участников: 3/30
    1. 12 апр 2016
      #1
      hp4s
      hp4s Организатор Организатор

      DSCource 2. Data Mining с помощью Python (Юрий Кашницкий)

      Юрий Кашницкий, Data Mining с помощью Python
      Видео лекций, презентации, ссылки по второму курсу данной серии


      "Мы постарались сделать программу так, чтобы в нее входили только самые основные навыки, необходимые в реальной работе. Здесь не будет длинной теории, только практически важные вещи."
      • Юрий Кашницкий, преподаватель Высшей Школы Экономики, умеющий объяснять сложные вещи простым языком, познакомит слушателей сперва с основными инструментами, которые пригодятся начинающему Data Scientist'у, а после проведет курс по машинному обучению, в котором даст необходимые навыки для построения прогнозных моделей

      Data Mining (добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) – собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности

      Kaggle – это платформа для исследователей разных уровней, где они могут опробовать свои модели анализа данных на серьезных и актуальных задачах. Суть такого ресурса – не только в возможности получить неплохой денежный приз в случае, если именно ваша модель окажется лучшей, но и в том (а, это, пожалуй, гораздо важнее), чтобы набраться опыта и стать специалистом в области анализа данных и машинного обучения.


      Данный курс освящает практическое применение алгоритмов обработки данных на примере решения одной из самых популярных задач платформы Kaggle, Titanic: Learning from Disaster (предсказание выживших в катастрофе пассажиров)
      Урок 1. Введение
      - Введение в машинное обучение, необходимые навыки
      - Задачи классификации, регрессии и кластеризации
      - Краткий обзор Kaggle
      - Открытие соревнования Kaggle Inclass
      - Знакомство с набором данных по автострахованию этого соревнования
      - Статистические распределения, нормализация признаков, приведение к нормальному распределению
      - Деревья решений
      - Применение дерева решений Scikit-learn к набору данных iris и данным из контеста Kaggle Inclass
      - Настройка параметров дерева, кросс-валидация

      Урок 2. Обзор инструментов
      - Работа с векторами и матрицами в библиотеке NumPy
      - Обзор библиотеки для научных выичслений SciPy
      - Тетрадки Jupyter (IPython) для презентации материала, содержащего код
      - Визуализация данных с Matplotlib
      - Чтение и обработка данных с библиотекой Pandas
      - Решение задачи соревнования Kaggle "Titanic: Learning from Disaster" c помощью Pandas
      - Обзор библиотеки машинного обучения Scikit-learn

      Урок 3. Обучение с учителем. Классификация
      - Работа с признаками – отбор, преобразование, построение
      - Метрики качества алгоритмов машинного обучения (accuracy, precision, recall, F-score). ROC-кривая, AUC
      - Метод максимального правдоподобия
      - Логистическая регрессия

      Урок 4. Обучение с учителем. Ансамбли. Переобучение
      - Случайный лес (Random Forest)
      - Случайный лес на примере набора данных Titanic
      - Случайный лес на примере набора данных по автострахованию
      - Бустинг (boosting) и бэггинг (bagging)
      - Сравнение бустинга и бэггинга на наборах данных репозитория UCI
      - Стекинг. Демонстрация решения задачи категоризации продуктов Otto (вкратце)
      - Переобучение, кросс-валидация, регуляризация
      - Пример регуляризации для логистической регрессии

      Урок 5. Обучение без учителя
      - Обзор методов кластеризации, снижения размерности, поиска аномалий в данных
      - Кластеризации городов России по социально-экономическим показателям
      - Сингулярное разложение матрицы
      - Пример снижения размерности изображений, сжатие изображений
      - Снижение размерности как способ визуализации даных
      - Решение задачи соревнования Kaggle "Titanic: Learning from Disaster" с помощью Python

      Урок 6. Продвинутые методы. API Scikit-learn
      - Нейронные сети, библиотеки nolearn и Lasagne NN
      - Библиотека XGBoost, сравнение с градиентным бустингом в Scikit-learn
      - Пример голосования между алгоритмами для повышения качества классификации
      - Смешивание (блендинг) алгоритмов на примере задачи Kaggle "Titanic: Learning from Disaster"
      - Стекинг. Пример для Titanic
      - Разработка собственного класса Scikit-learn Estimator для задачи по автострахованию Kaggle Inclass. kNN с подобранной метрикой.
       
      Gendalf_beliy нравится это.
    2. 18 май 2016
      #2
      Gendalf_beliy
      Gendalf_beliy Складчик Складчик
      Куплено? Как можно оплатить/получить?
       
    3. 18 май 2016
      #3
      Homer
      Homer Супермодератор Супер-модератор
      Да, Нажмите вкладу реквизиты, оплатите удобным для Вас способом, после чего в Реквизитах напишите об оплате, в течении 3-х дней организатор отметит Вашу оплату, и появится вкладка Библиотека, где уже вы сможете скачать.
       
      Gendalf_beliy нравится это.
    4. 19 май 2016
      #4
      Gendalf_beliy
      Gendalf_beliy Складчик Складчик
      Не желаете еще к этому присоединиться
      или переорганизовать?
       
      Последнее редактирование модератором: 19 май 2016
    5. 19 май 2016
      #5
      Homer
      Homer Супермодератор Супер-модератор
      Внешние ссылки пожалуйста скрывайте под хайд (скрытый контент)
       
    6. 19 май 2016
      #6
      Gendalf_beliy
      Gendalf_beliy Складчик Складчик
      Так это ж не вняшняя ссылка вроди была. В любом случае на счет ссылок понял.
       

Участники складчины DSCource 2. Data Mining с помощью Python (Юрий Кашницкий) смогут написать отзыв