Привет всем, кто дожил до пятой темы нашего курса!
Курс собрал уже более 1000 участников, из них первые 3 домашних задания сделали 520, 450 и 360 человек соответственно. 
Около 200 участников пока идут с максимальным баллом. Отток намного ниже, чем в MOOC-ах, даже несмотря на большой объем наших статей.
Данное занятие мы посвятим простым методам композиции: бэггингу и случайному лесу. Вы узнаете, как можно получить распределение среднего по генеральной совокупности, если у нас есть информация только о небольшой ее части; посмотрим, как с помощью композиции алгоритмов уменьшить дисперсию, и таким образом улучшим точность модели; разберём, что такое случайный лес, какие его параметры нужно «подкручивать» и как найти самый важный признак. Сконцентрируемся на практике, добавив «щепотку» математики.
- Первичный анализ данных с Pandas
- Визуальный анализ данных c Python
- Классификация, деревья решений и метод ближайших соседей
- Линейные модели классификации и регрессии
- Композиции: бэггинг, случайный лес
- Обучение без учителя: PCA, кластеризация, поиск аномалий
- Искусство построения и отбора признаков. Приложения в задачах обработки текста, изображений и гео-данных