Видеолекции курса Машинное обучение. Часть 2

Видеолекции курса Машинное обучение. Часть 2.

Лектор: Игорь Кураленок.

Продолжение курса Машинное обучение. Часть 1


Лекция 1. Уменьшение размерности: обзор, feature selection.


Посмотреть видео на сайте Лекториума

Лекция 2. Feature extraction: PCA.

Лекция 3. Feature extraction: ICA.

Лекция 4. Feature extraction: SOM, cluster analysis, JL-lemma.


Посмотреть видео на сайте Лекториума

Дополнительные материалы


Скачать: Презентация

Лекция 5. Embedded models: LASSO, случайные DFT проекции.


Посмотреть видео на сайте Лекториума

Дополнительные материалы


Скачать: Презентация

Лекция 6. Embedded models: compressed sensing, elastic net. Обзор имплементаций LASSO.


Посмотреть видео на сайте Лекториума

Лекция 7. Support Vector Machines.


Посмотреть видео на сайте Лекториума

Лекция 8. Нейронные сети: персептронные сети, обратное распространение ошибки, сети Хопфилда.


Посмотреть видео на сайте Лекториума

Дополнительные материалы


Скачать: Презентация

Лекция 9. Деревья решений: ID3/С4.5, CART, oblivious trees.

Лекция 10. Boosting/Bagging: random forests, adaboost.

Лекция 11. Gradient boosting. MatrixNet.

Лекция 12. Bonus: немного о collaborative filtering, факторизация, многомерная факторизация.

Дополнительные материалы:
Видеолекции курса Машинное обучение. Часть 1 (2012).
Видеолекции курса Машинное обучение (2013/2014).

Автор: Roman Brovko