Career & Work

Пройти курс "Введение в машинное обучение"

Начался интересный курс на Coursera. "Введение в машинное обучение" by Высшая школа экономики

Чтобы успешно завершить курс, нужно набрать проходную сумму баллов за тесты и практические задания, а также выполнить финальный проект, посвящённый решению прикладной задачи анализа данных.

Goal Accomplishment Criteria

Курс пройден до конца.

Неделя 1. Введение. Примеры задач. Логические методы: решающие деревья и решающие леса.
1. Вводное занятие
2. Знакомство с инструментами
3. Решающие деревья
Неделя 2. Метрические методы классификации. Линейные методы, стохастический градиент.
1. Метрические методы классификации
2. Линейные методы классификации
Неделя 3. Метод опорных векторов (SVM). Логистическая регрессия. Метрики качества классификации.
1. Метод опорных векторов
2. Логистическая регрессия
3. Метрики качества
Неделя 4. Линейная регрессия. Понижение размерности, метод главных компонент.
1. Линейная регрессия
2. Понижение размерности и метод главных компонент Начать урок
Неделя 5. Композиции алгоритмов, градиентный бустинг. Нейронные сети.
1. Композиции алгоритмов
2. Нейронные сети
Неделя 6. Кластеризация и визуализация. Частичное обучение.
1. Кластеризация и визуализация
2. Частичное обучение
Неделя 7. Прикладные задачи анализа данных: постановки и методы решения.
1. Машинное обучение в прикладных задачах
2. Финальное задание

2315
29 January 2016, 10:56

The goal is in the group

Карьера

3512
members
4554
goals

Step 1

Step 2

Step 3

Step 4

Step 5

Step 6

Step 7

Daria

Пройти курс "Введение в машинное обучение"

Goal Accomplishment Criteria

Неделя 1. Введение. Примеры задач. Логические методы: решающие деревья и решающие леса.

Неделя 2. Метрические методы классификации. Линейные методы, стохастический градиент.

Неделя 3. Метод опорных векторов (SVM). Логистическая регрессия. Метрики качества классификации.

Неделя 4. Линейная регрессия. Понижение размерности, метод главных компонент.

Неделя 5. Композиции алгоритмов, градиентный бустинг. Нейронные сети.

Неделя 6. Кластеризация и визуализация. Частичное обучение.

Неделя 7. Прикладные задачи анализа данных: постановки и методы решения.

Карьера

Step 1

Step 2

Step 3

Step 4

Step 5

Step 6

Step 7

Daria

Пройти курс "Введение в машинное обучение"

Goal Accomplishment Criteria

Неделя 1. Введение. Примеры задач. Логические методы: решающие деревья и решающие леса.

Неделя 2. Метрические методы классификации. Линейные методы, стохастический градиент.

Неделя 3. Метод опорных векторов (SVM). Логистическая регрессия. Метрики качества классификации.

Неделя 4. Линейная регрессия. Понижение размерности, метод главных компонент.

Неделя 5. Композиции алгоритмов, градиентный бустинг. Нейронные сети.

Неделя 6. Кластеризация и визуализация. Частичное обучение.

Неделя 7. Прикладные задачи анализа данных: постановки и методы решения.

Don't miss new posts!

Signup

Sign in.Allowed.

Widget for your goal

Big (450×150 px)

Small (250×100 px)

For PRO only

[email protected]

Maxim Malikov

Sergey Zakharov

Sign in.
Allowed.