kmtvb / mlcourse_open Goto Github PK

❗ Старт нового курса – 6 сентября 2017 г. Веб-форма для участия ❗

Статья про курс на Хабре.

В статьях курса даются теоретические основы машинного обучения. Навыки практического анализа данных и построения прогнозных моделей можно получить через выполнение домашних заданий и индивидуального проекта, а также за счет участия в 2 соревнованиях по анализу данных. Требуются начальные навыки программирования на Python и знание математики (математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей, математическая статистика) на уровне 2 курса технического ВУЗа.

Wiki-страницы этого репозитория:

• Prerequisites: Python, математика, DevOps. О том, как лучше подготовиться к прохождению курса, если навыков программирования или знаний математики не хватает.
• Домашние задания 1-ой сессии курса. С решениями. На текущий рейтинг не влияют.
• Авторы статей и лекторы. Вкратце представляем всех, кто поработал над курсом.
• ПО для прохождения курса и Docker – как настроить все ПО для прохождения курса. В частности, описывается, как запустить у себя Docker-контейнер, в котором уже все установлено.
• Топ-100 1-ой сессии курса. 1 сессия курса прошла с 28 февраля по 10 июня 2017 года – с домашними заданими, соревнованиями, тьюториалами, конкурсами по визуализации и общим рейтингом. Более 500 участников, было весело 😀. Увековечим имена тех, кто попал в топ-100 финального рейтинга.
• Тьюториалы. Одним из заданий в курсе было написать тьюториал на одну из тем вокруг машинного обучения и анализа данных.

1. Первичный анализ данных с Pandas
2. Визуальный анализ данных с Python
3. Классификация, деревья решений и метод ближайших соседей
4. Линейные модели классификации и регрессии
5. Композиции: бэггинг, случайный лес
6. Построение и отбор признаков
7. Обучение без учителя: PCA и кластеризация
8. Обучаемся на гигабайтах с Vowpal Wabbit
9. Анализ временных рядов с помощью Python
10. Градиентный бустинг. Часть 1
11. Градиентный бустинг. Часть 2. Скоро...

1. Анализ данных по сердечно-сосудистым заболеваниям (ML Boot Camp V). Тетрадка, веб-форма для ответов