Лекция 12. AUC, ROC кривые. Логистическая регрессия
Понедельник, 03 декабря 2018
Таймс, ауд. 404
Список тем / 12 записей
1.
Лекция 1. Нейронные сети. Теория
2.
Лекция 2. Нейронные сети. Теория и первый пример
3.
Лекция 3. Обучение нейронных сетей в Keras
4.
Лекция 4. Обучение нейронных сетей в Keras. Ч. 2
5.
Лекция 5. Глубокое обучение (DeepLearning)
6.
Лекция 6. Глубокое обучение (DeepLearning). Регуляризация
7.
Лекция 7. XGboost
8.
Лекция 8. XGBoost. Факторный анализ и метод главных компонент (Factor Analysis, Principal Component Analysis)
9.
Лекция 9. Факторный анализ и метод главных компонент, продолжение. (Factor Analysis, Principal Component Analysis)
10.
Лекция 10. Факторный анализ и метод главных компонент. (Factor Analysis, Principal Component Analysis). SVD разложение (Singular Value Decomposition)
11.
Лекция 11. Калибровка классификаторов
12.
Лекция 12. AUC, ROC кривые. Логистическая регрессия