Карта

Машинное обучение (образование) Алгоритмы Ансамбли в машинном обучении Случайный лес (Random Forest) Cтекинг (Stacking) и блендинг (Blending) Градиентный бустинг Поиск аномалий (Anomaly Detection) Прогноз появления рёбер Линейная регрессия++ Метрики качества AUC ROC Джини Логистическая функция ошибки Функции ошибок в задачах регрессии Функционалы качества бинарной классификации Кривые в машинном обучении Скоринговые ошибки (Proper Scoring Rules) Подходы и теории Самообучение (Self Supervision) Интерпретации чёрных ящиков Смещение (bias) и разброс (variance) Байесовский подход Формула Байеса Дистилляция данных (Data Distillation) Проблема калибровки уверенности Приёмы Подмена задачи в ML Токенизация на подслова (Subword Tokenization) Аугментация для текстов (Text Augmentation) Визуализация Визуализация (часть 0) Визуализация (часть 1) Визуализации Интересные визуализации Обзоры статей Нейронные обыкновенные дифференциальные уравнения Прикладные задачи Простые методы анализа данных Определение вероятности невозврата кредита Как бенчмарк попал в призы Data Science Contest Сбербанка Детектирование курильщика id и время Майская волна спроса Итоги OneTwoTrip Contest Разное Размеры выборок ECOC Тяжёлые хвосты

Тесты Минитест на знание ML и DM Странный тест по ML Вопросы на собеседованиях Тест на знание AUC ROC Задачки про AUC (ROC) «Науч-поп» Задачка: где рождается больше мальчиков День нашей смерти Неправильные интерпретации Сундуки и монеты Нематематика в анализе данных Чему не учат в анализе данных и машинном обучении (pdf, 2013г.) Введение в анализ данных (pdf, 2012г.) Шаманство в анализе данных (pdf, 2011г.) Мемы о машинном обучении (ML Memes) Программирование Sklearn: тонкие вопросы Питон (Python) Python: категориальные признаки Знакомство с Pandas Знакомство с scikit-learn (слайды) Считаем категории NumPy — делаем быстрее Matlab Математика Теория нечётких множеств (ТНЧ) Спектральная теория графов Хитрое тестирование ЖЗЛ Журавлёв Юрий Иванович Александр Гущин Илья Толстихин Алексей Нефёдов Дмитрий Ефимов