Size: a a a

Machine learning

2020 November 07

ОК

Оля Криволейко... in Machine learning
тк данных нет
источник

I

Ibp in Machine learning
Рядетялям за права типографий за бапки: эту книжку майкрософт бесплатно раздает. Как в прочем и все авторы - ибо они заинтересованы чтобфы как можно больше читателей ознакомилось с контентом, а за деньги бъются люди не связанные с оным.
источник

VS

Vitaly S in Machine learning
Оля Криволейко
проблема в том, чтобы прогноз сделать на будущее
Все модели для этого и существуют. Я так понял, что вы новичок. Поэтому вам либо заказать работу, либо учиться с азов, что не быстро.
источник

SS

Sergey Salnikov in Machine learning
в догонку по kNN - почему он иногда лучше. kNN хорошо работает на кластеризованных данных. например, классификация точке на плоскости, если они расположены компактно кучками, то kNN различит их легко, правда и GB тоже их различит, построит ограничивающие гиперповерхности. Но если допустим на границах кластеров появятся точки другого класса, то kNN тупо присвоит им неправильную метку, и всё, модель не изменится (потому там нет модели, kNN ничего не запоминает). а бустинг попытается выцепить эти пограничные точки, чем сильно искривит ограничивающие поверхности, что приведёт к переобучению.
источник

I

Ibp in Machine learning
Gennady
Благодарю! Я не загружаю весь датасет, только данные по расчетному региону(или вы что-то другое имеете ввиду). А дифференцирование по году в данном случае разве можно делать? В указаниях к третьей недели говорилось что длинноволновые сотавляющие уйдут после регрессии. Они в каком-то смысле и ушли. А кроме того в примерах пятого курса вроде бы исходный ряд(недифференцированный) на вход SARIMA для обучения подавался. И еще вопрос, если позволите. Вот я допустим, обучил модель SARIMA на продифференцированных на год рядах. Чтобы получит из нее предсказание нужно будет предсказанные моделью данные обратно проинтегрировать на год?
а понял: тут я упомянул дифферциацию в качестве вычитания, а не взятия производной
источник

G

Gennady in Machine learning
Ibp
для преобразования данных я пользовался даском, у меня данные были за три года, всю работу практически сделал на компе, но у меня 16 гиг оперативка, 6 думаю будет мало. Народ говорит что надо пользоваться колабом. Могу еще посоветовать азур - ткт его микрософт сейчас во всю рекламирует.
Большое, спасибо! Вот я тоже думаю, что 6 гиг маловато просто. А даск это что, простите?
источник

AK

Andrey Korzhun in Machine learning
А нет ли у Яндекса отдельного хорошего курса по статистике или какой посоветуете?
источник

I

Ibp in Machine learning
Gennady
Большое, спасибо! Вот я тоже думаю, что 6 гиг маловато просто. А даск это что, простите?
даск это достаточно простая библиотека типа пандас, все то же самое, только для распределенных вычислений
источник

G

Gennady in Machine learning
Ibp
а понял: тут я упомянул дифферциацию в качестве вычитания, а не взятия производной
А разве физический смысл вычитания здесь не есть производная? Если вычитание со смещением в 1 год, то это скорость изменения сигнала за год. Если смещение в 1 день, то это скороть изменения в 1 день. Например если вызовы в прошлом году будут в точности на 10 больше по сравнению с текущим годом, то вычитание прошлого года нам даст 10 - т.е. годовое увеличение.
источник

I

Ibp in Machine learning
ну наверное да
источник

I

Ibp in Machine learning
не думал об этом
источник

AR

Anton Rogozin in Machine learning
Andrey Korzhun
А нет ли у Яндекса отдельного хорошего курса по статистике или какой посоветуете?
Ты четвертый курс специализации проходил или тебе хочется больше глубины?
источник

AK

Andrey Korzhun in Machine learning
Anton Rogozin
Ты четвертый курс специализации проходил или тебе хочется больше глубины?
В глубину.
Чтобы самому уметь написать статфункции
источник

AR

Anton Rogozin in Machine learning
Andrey Korzhun
В глубину.
Чтобы самому уметь написать статфункции
Можно попробовать эти курсы:
https://stepik.org/course/76 - Основы статистики
https://stepik.org/course/524 - Основы статистики. Часть 2
https://stepik.org/course/2152 - Основы статистики. Часть 3
источник

AK

Andrey Korzhun in Machine learning
Карповские не про это...
источник

Б

Бенджамин in Machine learning
читай лекции, решай задачки
источник

Б

Бенджамин in Machine learning
лекции - Чернова. НГУ
источник

Б

Бенджамин in Machine learning
задачки - мб тоже она или еще что-то(не знаю хороших источников)
источник

AK

Andrey Korzhun in Machine learning
Бенджамин
лекции - Чернова. НГУ
Спасибо. Нашел!
Выглядят очень структурировано.
Я, так понимаю, полугодовой курс.
А нет ли видео? А вдруг?
источник

Б

Бенджамин in Machine learning
Andrey Korzhun
Спасибо. Нашел!
Выглядят очень структурировано.
Я, так понимаю, полугодовой курс.
А нет ли видео? А вдруг?
да, семестровый, поищи мехматовский, он будет более полным и формальным, видео... вряд ли, но можешь написать автору, она иногда отвечает
источник