Введение в ML, регрессия (часть I)

Практическое занятие по основам машинного обучения. Показаны подходы кросс-валидации и конструирования признаков. На примере линейных моделей рассмотрено понятие регуляризации. ipynb: Содержание: 00:00 введение 04:01 импорт библиотек и данных 10:57 кросс-валидация на примере линейной модели (OLS, cross-validation) 30:14 регуляризация (Ridge, Lasso) 51:02 конструирование признаков и простая нейронная сеть (Feature Engineering, NN)