ну хорошо хоть эту нудь можно пройти бесплатно. а дальше как?

Сам хотел бы узнать, может и зря отказываюсь

Где можно почитать про масштабирование признаков, чтобы понимать когда это важно, когда не очень или вообще бессмысленно (как от алгоритма зависит, как от задачи)?

если коротко - то масштабирование нужно для линейных моделей (иначе модель будет пытаться подогнаться под большие признаки), для метрических (kNN), иначе поедет метрика, и если есть градиентный спуск (в том числе сетки), чтобы сходилось быстрее

а вообще тут картинку приводили по моделям

а коэффициенты в регрессии не скомпенсируют разный масштаб? (если я не хочу смотреть важность признаков по коэффициентам, а просто предсказывать)

Может понадобиться значительно больше итераций для сходимости град спуска

скомпенсирует, но во время обучения эти бОльшие признаки будут вносить бОльшую ошибку, что может дезориентировать модель

Скиена пишет нормализации также нужна чтобы не было накопления погрешности

Спасибо всем

Если это платежные операции, то они скорее всего представлены в виде временных рядов. Если принять гипотезу, что схема платежей при переходе к другому клиенту не изменилась, то можно сравнить ряды по расстоянию между ними. Для этого есть разные меры, в том числе и евклидова, вроде, nneighbors посчитать можно. Но я бы для рядов посоветовал Dynamic Time Warping (DTW). И опробовал бы так: для каждого ряда поискал в общей куче ближайшего соседа. Понятно, что каждому ряду всегда найдется пара, но для идентичных мне думается будет какой то минимальный порог плюс минус,  вот его его нужно чисто субъективно определить, если нет реального примера перехода в данных и по этому порогу уже судить, есть ли пара для данного ряда в другой организации.

DTW хорошо реализован в библиотеке tslearn - https://tslearn.readthedocs.io/en/stable/user_guide/dtw.html, помоему, там даже есть специальная приблуда чтобы из кучи рядов самый близкий вытащить.
Ну я бы так попробовал бы сделать.

Буду очень признателен, если проверите мою работу!!
https://www.coursera.org/learn/stats-for-data-analysis/peer/4He85/analiz-dannykh-v-zadachie-krieditnogho-skoringha/review/BRsqxEbqEeuKag6iD5bRxQ

Реб, видели новый курс от карпова? С валерой во главе команды?) за 2000 usd за полгода? Что скажете?

Тоже заинтересовал, но 150к чёт жалко)

Это скорее уже для дядей с работой)
Задачи восновном бизнесовые.

Психолог без научных статей даёт курсы по области в которой не эксперт за 150к? Ну это хауто. Для макарон

Он не ведет его

Там команду посмотртик

Е