Основы машинного обучения
Классическое MLНачинающийБесплатно6 модулей · 33 урока
С чего начинается любая задача ML. Карта задач машинного обучения, типы данных и подготовка признаков, линейные модели от линейной регрессии до SVM, деревья решений и ансамбли: случайный лес, бустинг, стекинг, метрики качества и честная валидация, кластеризация и понижение размерности, нейронные сети. Везде математика и примеры на scikit-learn. Курс растёт — новые статьи появляются здесь по мере готовности.