Лекция №4 «Генерация и отбор признаков»

Четвертое занятие на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для группы НС262 шестого потока обучения. Преподаватель: Виктор Немченко Дата: 00:00 Заставка 01:24 Проблемы при работе с реальными данными 05:24 Дисбаланс классов 09:00 Обнаружение аномалий 12:05 Кластеризация 13:01 Алгоритм K-Means 16:05 Алгоритм DBSCAN 18:18 Кодирование признаков 21:17 Типы признаков 23:45 Преобразования признаков 36:03 Разведочный анализ данных 36:54 Описательные статистики 39:24 Взаимодействие признаков 42:01 Анализ категориальных признаков 48:07 Генерация признаков 50:11 Baseline 51:30 Генерация признаков, полученных при помощи другой модели 53:55 Ручная генерация признаков 57:50 Отбор признаков 58:04 Зачем отбирать признаки 58:35 Полный перебор 58:43 Одномерный отбор признаков 01:02:29 Отбор признаков на основе моделей 01:05:30 Randomization/Permutation 01:08:21 Boruta 01:10:46 Жадный отбор признаков 01:14:36 Рекомендации по отбору признаков 01:14:50 Задача понижения размерности 01:15:20 Manifold assumption 01:15:56 PCA (Метод главных компонент) 01:22:34 Kernel PCA (нелинейный) метод главных компонент 01:23:19 t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) 01:27:21 UMAP Материалы лекции: Открыть в Colab: Открыть в HTML-формате: