#ЦМФ Машинное обучение: деревья решений и случайный лес — классические методы классификации

Ярослав Бологов, к.э.н., эконометрист и data scientist, преподаватель ЦМФ (и выпускник семинара «Финансовая эконометрика») — лекция по машинному обучению на программе «Количественная аналитика» ЦМФ (2015 год) 0:06 О “мощных“ методах классификации 0:28 Что такое лес 1:05 Иллюстрация классификации бинарными деревьями 8:03 Дерево решений 8:35 Основные понятия 12:21 Энтропия 15:15 Наглядный пример классификации 21:30 Деревья решений в R 36:36 Случайный лес 39:35 Случайный лес в R 43:43 Домашнее задание: классифицировать рукописные цифры 47:41 Обсуждение экзамена Подкаст с Ярославом: Лекции по машинному обучению: Лекции по финансовой эконометрике: Лекции по случайным процессам: Студенческие проекты ЦМФ 2021: Международный семинар «Финансовая экономика и количественные финансы»: Cеминар «Финансовая эконометрика»: Регистрация на программы «Количественная аналитика» и «Анализ данных» ЦМФ: #R #Моделирование #SVM #Support_Vector_Machine #Метод_опорных_векторов #логистическая_регрессия #Функция_потерь #Дерево_решений #Случайный_лес #ансамбли #Энтропия #Центр_математических_финансов #ЦМФ #CMF #Финансовая_эконометрика #Машинное_обучение #Количественная_аналитика #Анализ_данных #1_уровень #2_уровень #проекты #Риск_менеджмент #Финансовая_аналитика #УNVRSTY #YNVRSTY