Всем привет!

На канале НОВОЕ ВИДЕО про работу с пропущенными значениями через SkLearn



На этом занятии обсудим:
1. Как заменять NaN на среднее/медиану/моду/константу через SimpleImputer
2. Как помечать пропущенные значения через новые признаки через SimpleImputer и MissingIndicator
3. Как восстанавливать пропуски с помощью МЛ (KNNImputer и Любая модель из sklearn)



Ссылка на видео https://youtu.be/o3MuMzaVglI
Ссылка на ноутбук https://www.kaggle.com/julichitai/handle-nan-sklearn


Поддержка канала:
https://boosty.to/machine_learrrning
https://vk.com/machine_learrrning

На платформе boosty и вконтакте появились практические задания по теме работа с пропусками в sklearn

- Заполнение NaN на среднее/медиану/моду/константу
- Помечайте пропущенные значения через новые признаки
- Восстанавливайте пропуски через модели машинного обучения


✏️ https://bit.ly/boosty-nan-sklearn-practice
✏️ https://vk.com/wall-212358397_105


ПРАКТИКА ДОСТУПНА ВСЕМ!


Практикуясь в решениях задач МЛ, вы начинаете лучше запоминать, какими методами и функциями нужно пользоваться в SkLearn для определенной задачи.

Удачи в изучении машинного обучения!

На платформе boosty и вконтакте появились практические задания по теме работа с пропусками в sklearn


✔️ https://boosty.to/machine_learrrning/posts/08612b6c-600d-446d-a383-87433a096697
✔️ https://vk.com/wall-212358397_103


Получить доступ к посту с разбором можно, оформив подписку:
1. на boosty (уровень light+ и выше)
2. VK donut

Всем привет!

На канале НОВОЕ ВИДЕО про борьбу с переобучением



На этом занятии обсудим:
1. основные способы борьбы с переобучением
2. концепцию регуляризации
3. методы устранения переобучения в нейронных сетях




Ссылка на видео https://youtu.be/tqhsbEYKJRI



Поддержка канала:
https://boosty.to/machine_learrrning
https://vk.com/machine_learrrning

Всем привет!
Давно с вами не виделись, не копались в деталях машинного обучения и теперь самое время это сделать, время препарировать логистическую регрессию, ведь...

На канале НОВОЕ ВИДЕО про теорию модели Логистическая регрессия (LogisticRegression)



На этом занятии обсудим:
1. Основы логистической регрессии
2. Правдоподобие
3. Функцию потерь logloss
4. Перейдем от метода максимального правдоподобия к минимизации кросс-энтропии




Ссылка на видео https://youtu.be/9BoVCdedvW8



Поддержка канала:
https://boosty.to/machine_learrrning
https://vk.com/machine_learrrning

Всем привет!
Как и обещала, видео про реализацию логистической регрессии с нуля вышло и ждет вас на канале!


НОВОЕ ВИДЕО про реализацию модели Логистическая регрессия (LogisticRegression)



На этом занятии обсудим:
1. Отличия линейной регрессии от логистической регрессии
2. Подсчет правдоподобия
3. Повторим вывод функции потерь logloss из правдоподобия
4. Реализуем с нуля логистическую регрессию
5. Визуализируем предсказания логистической регрессии




Ссылка на видео https://youtu.be/ruVK07YF-RU
Ссылка на ноутбук


Поддержка канала:
https://boosty.to/machine_learrrning
https://vk.com/machine_learrrning

Всем привет!


НОВОЕ ВИДЕО про теорию регуляризации



На этом занятии обсудим:
1. Зачем нужна регуляризация?
2. Что из себя представляет регуляризация?
3. Какие есть отличия L1 и L2 регуляризации?
4. Как можно пользоваться регуляризацией?




Ссылка на видео https://youtu.be/4WcHxtYy3_8



Поддержка канала:
https://boosty.to/machine_learrrning
https://vk.com/machine_learrrning

Всем привет!

На канале вас ждет НОВОЕ ВИДЕО про регуляризацию с помощью sklearn


На этом занятии обсудим:
1. Модели с регуляризацией из sklearn для задачи регрессии (Ridge, Lasso, ElasticNet)
2. Модели с регуляризацией из sklearn для задачи классификации
3. Изменения весов при изменении коэффициента регуляризации
4. Визуализация разделяющей плоскости для классификации


Ссылка на видео https://youtu.be/UJKNdyJpyug


Поддержка канала:
https://boosty.to/machine_learrrning
https://vk.com/machine_learrrning (через VK Donut)

С НАСТУПАЮЩИМ НОВЫМ ГОДОМ! 🎄

Хочу поздравить вас с наступающими праздниками!

Пусть этот год будет наполнен волшебными моментами, приятными событиями, изучением интересных тем, подходов и новыми проектами.

Желаю крепкого здоровья, удачи и прекрасных новогодних каникул. Отдохните и наберитесь сил ❤️

(Картинка сгенерирована сеткой Stable Diffusion)

Всем привет!

На канале НОВОЕ ВИДЕО про Модель KMeans
Это теоретическое занятие, практические будет на канале позже

🔥 Ссылка на видео

На этом занятии обсудим:
1. Суть модели KMeans
2. Как строится KMeans
3. Что такое KMeans++ и зачем он нужен
4. Как выбирать самое оптимальное количество кластеров
5. Что такое метод локтя


Поддержка канала:
https://boosty.to/machine_learrrning
https://vk.com/machine_learrrning (через VK Donut)

На платформе boosty и VK появился проверяющий тест по теме KMeans.

🔥 Проверьте себя на тесте по ссылке на boosty или VK

Помните ли вы
- Как обучается KMeans?
- Зачем нужен KMeans++?
- Как выбирать количество кластеров?


Получить доступ к посту с разбором можно, оформив подписку:
1. на boosty (уровень light+ и выше)
2. VK donut

Удачи в изучении машинного обучения!

Всем привет!

НОВОЕ ВИДЕО про реализацию KMeans с нуля

🔥 Ссылка на видео
🤖 Ссылка на ноутбук

На этом занятии обсудим:
1. Реализация функции для обучения модели KMeans
2. Критерий останова для KMeans
3. Визуализация кластеров
4. KMeans в sklearn


Поддержка канала:
https://boosty.to/machine_learrrning
https://vk.com/machine_learrrning (через VK Donut)

Всем привет!

НОВОЕ ВИДЕО про реализацию инициализации стартовых центроид KMeans++ с нуля уже на канале

🔥 Ссылка на видео
🤖 Ссылка на ноутбук

На этом занятии обсудим:
1. Проблему случайной инициализации центроид
2. Реализацию выбора стартовых центроид, как самых удаленных точек
3. Попробуем KMeans++ из sklearn
4. Реализацию KMeans++ из статьи


Поддержка канала:
https://boosty.to/machine_learrrning
https://vk.com/donut/machine_learrrning

Всем привет!

на канале НОВОЕ ВИДЕО про реализацию метода локтя для поиска количества кластеров в KMeans

🔥 Ссылка на видео
🤖 Ссылка на ноутбук

На этом занятии обсудим:
1. Как рассчитать внутрикластерную дисперсию
2. Что значит inertia из KMeans в sklearn
3. Как выбрать оптимальное количество кластеров с помощью метода локтя
4. Как пользоваться визуализацией метод локтя в yellowbrick


Поддержка канала:
https://boosty.to/machine_learrrning
https://vk.com/donut/machine_learrrning

Всем привет! Давно с вами не виделись, а вот скоро будет наконец-то видео.

В четверг 24 августа в 12:00 мск выйдет занятие про оптимизаторы для нейронных сетей.

Всем привет!

на канале НОВОЕ ВИДЕО про реализацию оптимизаторов для обучения нейронных сетей

🔥 Ссылка на видео
🤖 Ссылка на ноутбук

С наступающими праздниками, друзья! 🌟

Год вышел насыщенным по рабочим проектам, но в Новом Году хочется больше времени уделять видео на YouTube и созданию образовательного курса на Stepik, хочется продолжать доступно рассказывать Вам про особенности машинного обучения и нейронных сетей.

А сейчас хочется пожелать Вам хорошенько отдохнуть и набраться сил на выходных, а в Новом Году желаю интересных рабочих проектов и больше времени, проведенного в окружение близких людей и пушистых друзей!

🧡

Всем привет!

на канале НОВОЕ ВИДЕО про многоклассовую классификацию с keras

🔥 Ссылка на видео
🤖 Ссылка на ноутбук

На этом занятии обсудим:
1. Решение задачи многоклассовой классификации на keras
2. В каких случаях использовать функцию активации sigmoid, а когда softmax

Всем привет!

на канале НОВОЕ ВИДЕО про мультилейбл классификацию с keras

🔥 Ссылка на видео
🤖 Ссылка на ноутбук

На этом занятии обсудим:
1. Отличие мультилейбл от многоклассовой класификации
2. Решение задачи мультилейбл классификации на keras
3. В каких случаях использовать функцию активации sigmoid, а когда softmax