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.
оптимизация
Разыскивается специалист (оптимизация)
Нужен специалист для участия в проекте.
Задача: оптимальное размещение рекламных роликов в перерывах между трансляциями. Для каждого ролика есть продолжительность, описание (признаки) и ограничения. Например, плохо давать вместе рекламу Кока-колы и Пепси. Некоторые ролики нельзя показывать до полуночи. Плохо повторять ролик во время одного перерыва в трансляции и т.п. Нарушение каждого такого ограничения карается некоторым штрафом. Необходимо реализовать алгоритм минимизации суммы штрафа.
Из моего опыта — такие задачи любят программисты-олимпиадники. Если кому-нибудь интересно — пишите для начала мне.
Анализ малых данных 