Видеолекции курса Машинное обучение. Часть 2.
Лектор: Игорь Кураленок.
Продолжение курса Машинное обучение. Часть 1
Лекция 1. Уменьшение размерности: обзор, feature selection.
Посмотреть видео на сайте Лекториума
Лекция 2. Feature extraction: PCA.
Лекция 3. Feature extraction: ICA.
Лекция 4. Feature extraction: SOM, cluster analysis, JL-lemma.
Посмотреть видео на сайте Лекториума
Дополнительные материалы
Скачать: Презентация
Лекция 5. Embedded models: LASSO, случайные DFT проекции.
Посмотреть видео на сайте Лекториума
Дополнительные материалы
Скачать: Презентация
Лекция 6. Embedded models: compressed sensing, elastic net. Обзор имплементаций LASSO.
Посмотреть видео на сайте Лекториума
Лекция 7. Support Vector Machines.
Посмотреть видео на сайте Лекториума
Лекция 8. Нейронные сети: персептронные сети, обратное распространение ошибки, сети Хопфилда.
Посмотреть видео на сайте Лекториума
Дополнительные материалы
Скачать: Презентация
Лекция 9. Деревья решений: ID3/С4.5, CART, oblivious trees.
Лекция 10. Boosting/Bagging: random forests, adaboost.
Лекция 11. Gradient boosting. MatrixNet.
Лекция 12. Bonus: немного о collaborative filtering, факторизация, многомерная факторизация.
Дополнительные материалы:
Видеолекции курса Машинное обучение. Часть 1 (2012).
Видеолекции курса Машинное обучение (2013/2014).
Немає коментарів:
Дописати коментар