Занятие №3 Классический Machine Learning

Занятие №3 курса «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для группы НС203. Преподаватель: Дмитрий Пензар. Таймкоды: 00:00:00 1. Классическое машинное обучение 00:02:34 1.1 Экспертные системы (Rule-based systems) 00:05:15 1.2 Классическое машинное обучение 00:07:30 1.3 Глубокое машинное обучение 00:08:50 1.4 Необходимость методов классического машинного обучения 00:12:09 2. Деревья решений 00:14:35 2.1 Принцип работы дерева решений 00:17:15 2.2 Деревья решений (классификация) 00:24:12 2.3 Как построить дерево решений? 00:24:18 Для бинарных признаков 00:37:30 Для вещественных признаков 00:42:04 Для категориальных признаков 00:47:00 2.4 Деревья решений (Регрессия) 00:52:25 2.5 Деревья решений и работа с пропущенными значениями 01:00:03 2.6 Почему деревья - очень мощный метод? 01:02:43 2.7 Неустойчивость деревьев решений 01:07:23 2.8 Переобучение деревьев 01:14:25 3. Bias-variance tradeoff 01:14:48 3.1 Bias