Занятие ведёт Аркадий Боков. Ссылка на материалы:
00:00 - План семинара 01:01 - Напоминание: переобучение 04:35 - Напоминание: переобучение многочленов 8:50 - Напоминание: регуляризация и кросс-валидация 13:43 - Pipeline решения ML задач 23:04 - Предобработка данных 39:38 - Подбор гиперпараметров, поиск параметров по сетке: k-neighbors, decision tree 53:35 - Подбор гиперпараметров для random forest как для модели, использующей bagging 55:51 - Пример про необходимость нормировки данных для k-neighbors 59:20 - Сравнение полученных моделей в контексте текущей задачи 1:03:11 - Ансамблирование моделей для текущей задачи: стекинг 1:06:21 - Ансамблирование моделей для текущей задачи: бустинг (xgboost, catboost) --- Другие записи курсов от Лектория ФИВТ вы можете найти на канале / @stfpmi --- Deep Learning School при ФПМИ МФТИ Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале. Поддержать канал можно по ссылке
За нашими новостями можно следить здесь: Наш канал в TG:
Официальный сайт:
Официальная группа ВК:
https://vk.com/dlschool_mipt ФПМИ МФТИ Официальный сайт:
https://vk.com/miptfpmi — сообщество ФПМИ
— канал ФПМИ в ТГ
https://vk.com/abitu — сообщество абитуриентов
— ТГ-чат абитуриентов
— все о магистерских программах ФПМИ Магистратура:
Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика":
Онлайн-магистратура "Цифровая экономика":
Лаборатории ФПМИ:
