Calvin Candie
Вечный
Calvin Candie
Вечный
- 2 Сен 2018
- 41,962
- 3,643
Автор: Артем Груздев
Название: Машинное обучение в Python. Подписка на контент. Пакет Вообще все. Февраль (2026)
Классика машинного обучения
Об авторе: Груздев Артем Владимирович
SSE в Capital One (NY). Lead Methodologist в StateFarm
директор ИЦ «Гевисста», автор книг
Исследовательский центр «Гевисста»
Исследовательский центр «Гевисста» с 2009 г. осуществляет разработку, валидацию, внедрение и мониторинг риск-моделей, моделей оттока, моделей отклика. Осуществляет подготовку специалистов в сфере прогнозного моделирования и анализа данных.
Основное направление – разработка новых высокоточных и одновременно интерпретируемых алгоритмов машинного обучения.
Пакет "Вообще все" на boosty, включающий следующие уровни подписки:
1) Все, кроме прикладного анализа рядов
Наследие (все изданное до 2022). Королевское семейство (линейные модели).
Транскрипты видеолекций по ML. Готовим данные (предподготовка данных).
Конформное прогнозирование. Сборник статей по ML. Streamlit для Data Science. Кластерный анализ. Анализ выживаемости.Трансформеры.
Четыре товарища (дерево, лес, бустинг, стекинг). Causal Inference. Графовые нейросети. Каждый месяц открывается программный код к одному модулю.
2) Прикладной анализ временных рядов
Пособие в 3-х томах, более 2500 страниц (каждый месяц открывается доступ к одному тому, программный код доступен на 2-й месяц подписки)
Подробнее:
Скачать:
Название: Машинное обучение в Python. Подписка на контент. Пакет Вообще все. Февраль (2026)
Классика машинного обучения
Об авторе: Груздев Артем Владимирович
SSE в Capital One (NY). Lead Methodologist в StateFarm
директор ИЦ «Гевисста», автор книг
Исследовательский центр «Гевисста»
Исследовательский центр «Гевисста» с 2009 г. осуществляет разработку, валидацию, внедрение и мониторинг риск-моделей, моделей оттока, моделей отклика. Осуществляет подготовку специалистов в сфере прогнозного моделирования и анализа данных.
Основное направление – разработка новых высокоточных и одновременно интерпретируемых алгоритмов машинного обучения.
Пакет "Вообще все" на boosty, включающий следующие уровни подписки:
1) Все, кроме прикладного анализа рядов
Наследие (все изданное до 2022). Королевское семейство (линейные модели).
Транскрипты видеолекций по ML. Готовим данные (предподготовка данных).
Конформное прогнозирование. Сборник статей по ML. Streamlit для Data Science. Кластерный анализ. Анализ выживаемости.Трансформеры.
Четыре товарища (дерево, лес, бустинг, стекинг). Causal Inference. Графовые нейросети. Каждый месяц открывается программный код к одному модулю.
2) Прикладной анализ временных рядов
Пособие в 3-х томах, более 2500 страниц (каждый месяц открывается доступ к одному тому, программный код доступен на 2-й месяц подписки)
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
