ML-Technologies

Технологии машинного обучения

Лабораторные работы на GitHub:

1. Разведочный анализ данных. Исследование и визуализация данных.
2. Обработка пропусков в данных, кодирование категориальных признаков, масштабирование данных
3. Подготовка обучающей и тестовой выборки, кросс-валидация и подбор гиперпараметров на примере метода ближайших соседей.
4. Линейные модели, SVM и деревья решений.
5. Ансамбли моделей машинного обучения.
6. Ансамбли моделей машинного обучения. Часть 2.

---