День нашей смерти

Недавно в рамках одного проекта по анализу кардиограмм выяснил, что статистические свойства этих сигналов меняются не только от каких-то ожидаемых причин, связанных с работой сердца и общим состоянием (усталостью, нагрузкой и т.п.) Ещё их начинает буквально «колбасить» в определённые дни, например, в день рождения. Как сказали кардиологи: это связано с нашими биоритмами и раз в год в один и тот же день — наш день рождения — происходит перестройка организма. Этот день самый опасный с точки зрения нашего состояния. Мне показалось это странным: всегда воспринимал конкретную дату рождения как случайную величину, но если эта теория верна, то в этот день (и в некоторый отрезок времени после него) выше вероятность умереть… было решено проверить эту гипотезу.

Случайный лес (Random Forest)

Случайный лес — один из самых потрясающих алгоритмов машинного обучения, придуманные Лео Брейманом и Адель Катлер ещё в прошлом веке. Он дошёл до нас в «первозданном виде» (никакие эвристики не смогли его существенно улучшить) и является одним из немногих универсальных алгоритмов. Универсальность заключается, во-первых, в том, что он хорош во многих задачах (по моим оценкам, 70% из встречающихся на практике, если не учитывать задачи с изображениями), во-вторых, в том, что есть случайные леса для решения задач классификации, регрессии, кластеризации, поиска аномалий, селекции признаков и т.д.

Визуализации

В рамках университетского курса даю своим студентам несколько заданий по визуализации. Первое (простое) — найти интересные визуализации в Интернете (не обязательно связанные с анализом данных) и объяснить почему они интересны. Второе (сложное) — взять реальные данные с платформы Kaggle и принять там участие в конкурсе по визуализации (там можно в разделе Datasets создавать т.н. Kernels, за которые могут голосовать другие участники). Теперь, что из этого получилось в этом году…

Рис. взят с сайта http://www.facebookstories.com