Занятие №4 «Feature engineering»

Четвертое занятие курса «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для группы НС202. Преподаватель: Андрей Маракулин. Таймкоды: 00:00 Начало видео 00:00:05 - Генерация признаков 00:11:33 - Примеры данных, которые нецелесообразно отправлять в модель в сыром виде 00:13:24 - Отбор признаков 00:14:14 - Зачем их отбирать? 00:17:39 - Одномерный отбор признаков 00:22:22 - AUC-ROC 00:23:54 - Проблемы одномерного отбора признаков 00:24:30 - Жадный отбор признаков 00:25:54 - Жадное добавление 00:30:28 - ADD-DEL 00:32:14 - Отбор признаков на основе моделей 00:32:19 - Использование весов признаков 00:35:00 - Задача понижения размерности 00:35:05 - PCA. Метод главных компонент 00:35:00 - Максимизация дисперсии выборки после понижения размерности 00:39:53 - PCA Решение 00:42:04 - Ковариационные матрицы 00:46:05 - Внимание! 00:48:42 - explained variance ratio 00:49:21 - Пример с Титаником 00:50:52 - Пример с лицами 00:55: