课程信息
4.6
1,711 个评分
331 个审阅
100% 在线

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。
完成时间(小时)

完成时间大约为35 小时

建议:7 недель исследования, 3-5 часов / неделю...
可选语言

俄语(Russian)

字幕:俄语(Russian)

您将获得的技能

Python ProgrammingMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningPandas
100% 在线

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。
完成时间(小时)

完成时间大约为35 小时

建议:7 недель исследования, 3-5 часов / неделю...
可选语言

俄语(Russian)

字幕:俄语(Russian)

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1
完成时间(小时)
完成时间为 5 小时

Знакомство с анализом данных и машинным обучением

Добро пожаловать! В первом модуле курса мы расскажем о задачах, которые решает машинное обучение, определим базовый набор понятий и введем необходимые обозначения. Также мы расскажем про основные библиотеки языка Python для работы с данными (NumPy, Pandas, Scikit-Learn), которые понадобятся для выполнения практических заданий на протяжении всего курса....
Reading
5 个视频 (总计 57 分钟), 4 个阅读材料, 2 个测验
Video5 个视频
Формальная постановка задачи машинного обучения14分钟
Примеры применения машинного обучения — 110分钟
Примеры применения машинного обучения — 213分钟
Проблема переобучения. Методология решения задач машинного обучения.15分钟
Reading4 个阅读材料
Приветствие и вводная информация10分钟
FAQ10分钟
Python для анализа данных10分钟
Работа с векторами и матрицами в NumPy10分钟
Quiz1 个练习
Основные понятия машинного обучения8分钟
完成时间(小时)
完成时间为 4 小时

Логические методы классификации

Логические методы делают классификацию объектов на основе простых правил, благодаря чему являются интерпретируемыми и легкими в реализации. При объединении в композицию логические модели позволяют решать многие задачи с высоким качеством. В этом модуле мы изучим основной класс логических алгоритмов — решающие деревья. Также мы поговорим про объединение деревьев в композицию, называемую случайным лесом....
Reading
4 个视频 (总计 35 分钟), 2 个测验
Video4 个视频
Алгоритм построения решающего дерева6分钟
Обработка пропусков. Достоинства и недостатки решающих деревьев.8分钟
Способы устранения недостатков решающих деревьев12分钟
Quiz1 个练习
Решающие деревья4分钟
2
完成时间(小时)
完成时间为 7 小时

Метрические методы классификации

Метрические методы проводят классификацию на основе сходства, благодаря чему могут работать на данных со сложной структурой — главное, чтобы между объектами можно было измерить расстояние. Мы изучим метод k ближайших соседей, а также способ его обобщения на задачи регрессии с помощью ядерного сглаживания....
Reading
4 个视频 (总计 34 分钟), 3 个测验
Video4 个视频
Метод окна Парзена8分钟
Метрические методы классификации в задаче восстановления регрессии9分钟
Обнаружение выбросов6分钟
Quiz1 个练习
Метрические методы4分钟
完成时间(小时)
完成时间为 4 小时

Линейные методы классификации

Линейные модели — один из наиболее изученных классов алгоритмов в машинном обучении. Они легко масштабируются и широко применяются для работы с большими данными. В этом модуле мы изучим метод стохастического градиента для настойки линейных классификаторов, познакомимся с регуляризацией и обсудим некоторые тонкости работы с линейными методами....
Reading
5 个视频 (总计 31 分钟), 2 个测验
Video5 个视频
Градиентные методы численной минимизации и алгоритм SG5分钟
Алгоритм SAG3分钟
Метод стохастического градиента. Достоинства и недостатки.10分钟
Проблема переобучения5分钟
Quiz1 个练习
Линейные методы и градиентный спуск6分钟
3
完成时间(小时)
完成时间为 10 小时

Метод опорных векторов и логистическая регрессия

Линейные методы имеют несколько очень важных подвидов, о которых пойдет речь в этом модуле. Метод опорных векторов максимизирует отступы объектов, что тесно связано с минимизацией вероятности переобучения. При этом он позволяет очень легко перейти к построению нелинейной разделяющей поверхности благодаря ядровому переходу. Логистическая регрессия позволяет оценивать вероятности принадлежености классам, что оказывается полезным во многих прикладных задачах....
Reading
5 个视频 (总计 38 分钟), 5 个测验
Video5 个视频
Метод опорных векторов. Обобщение для нелинейного случая8分钟
Логистическая регрессия6分钟
Пример применения логистической регрессии5分钟
Регуляризованная логистическая регрессия2分钟
Quiz2 个练习
Особенности метода опорных векторов6分钟
Логистическая регрессия4分钟
完成时间(小时)
完成时间为 4 小时

Метрики качества классификации

В машинном обучении существует большое количество метрик качества, каждая из которых имеет свою прикладную интерпретацию и направлена на измерение конкретного свойства решения. В этом модуле мы обсудим, какие бывают метрики качества бинарной и многоклассовой классификации, а также рассмотрим способы сведения многоклассовых задач к двухклассовым....
Reading
3 个视频 (总计 31 分钟), 2 个测验
Video3 个视频
Метрики качества классификации — 212分钟
Многоклассовая классификация7分钟
Quiz1 个练习
Метрики качества классификации6分钟
4
完成时间(小时)
完成时间为 3 小时

Линейная регрессия

В этом модуле мы изучим линейные модели для регрессии и обсудим их связь с сингулярным разложением матрицы "объекты-признаки"....
Reading
3 个视频 (总计 23 分钟), 1 个测验
完成时间(小时)
完成时间为 3 小时

Понижение размерности и метод главных компонент

В прикладных задачах часто возникает потребность в уменьшении количества признаков — например, для ускорения работы моделей. В этом модуле мы обсудим подходы к отбору признаков, а также изучим метод главных компонент, один из самых популярных методов понижения размерности....
Reading
1 个视频 (总计 14 分钟), 1 个测验

讲师

Avatar

Константин Вячеславович Воронцов

Профессор
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ, Школа анализа данных Яндекса
Avatar

Evgeny Sokolov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science

关于 National Research University Higher School of Economics

National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communications, IT, mathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru...

关于 Yandex School of Data Analysis

В Школе анализа данных в течение двух лет студенты осваивают машинное обучение, компьютерное зрение, анализ текстов на естественном языке и другие направления современных компьютерных наук. Эти предметы обычно не входят в университетские программы, но при этом пользуются огромным спросом в отраслях, где уже применяются наукоёмкие информационные технологии. Некоторые выпускники Школы попадают на стажировку в Яндекс, где применяют только что полученные знания....

常见问题

  • 注册以便获得证书后,您将有权访问所有视频、测验和编程作业(如果适用)。只有在您的班次开课之后,才可以提交和审阅同学互评作业。如果您选择在不购买的情况下浏览课程,可能无法访问某些作业。

  • 您购买证书后,将有权访问所有课程材料,包括评分作业。完成课程后,您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听课程。

还有其他问题吗?请访问 学生帮助中心