Машинное обучение: кластеризация и аномалии на Python

Курс присвячений роботі з кластеризацією даних та пошуку аномалій на прикладі задачі хакатона Яндекс.Недвижимости по прогнозу срока экспозиции объявлений. Курс розбитий на 4 частини, в яких вивчаються основні моделі кластеризації, розширені моделі кластеризації, пошук аномалій та класифікація через кластеризацію. Курс призначений для аналітиків Python, які вивчають машинне навчання.

• Процес і модель машинного навчання
• Заповнення пропусків в даних
• Розвідувальний аналіз даних
• K-середніх
• Розсташування Махаланобіса та GMM
• Агломеративна кластеризація
• DBSCAN та HDBSCAN
• OPTICS
• Самоорганізуючіся карти Кохонена
• Розширюючийся нейронний газ
• Спектральна кластеризація
• pAUC та пошук аномалій
• Тест Смирнова-Граббса
• Еліпсоїдальна апроксимація
• LOF та ABOD
• COPOD
• iForest
• Класифікація через кластеризацію

Курс призначений для аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. Для успішного проходження курсу потрібно знати основи машинного навчання та Python.

Гарантия возврата денег — 30 дней

8 видео по запросу Полный пожизненный доступ Доступ через мобильные устройства и телевизор Сертификат об окончании

Мы делимся знаниями с миром

Улучшение жизни через обучение

Если вы хотите узнать или поделиться тем, что вы знаете, вы попали в нужное место. Являясь глобальным центром онлайн-обучения, мы объединяем людей с помощью знаний.

Мы помогаем организациям всех типов и размеров подготовиться к предстоящему пути — куда бы он ни привел. Наша подборка бизнес-курсов и технических курсов помогает компаниям, правительствам и некоммерческим организациям идти дальше, ставя обучение в центр своих стратегий.