Github: https://github.com/Yorko/mlcourse_open
オープンマシン学習コース
アウトライン
アイコン
- パンダによる探索的データ分析
🇬🇧 🇷🇺 🇨🇳 - Pythonによるビジュアルデータ解析
🇬🇧 🇷🇺 🇨🇳 - 分類、決定樹、およびk最近隣
🇬🇧 🇷🇺 - 線形分類と回帰
🇬🇧 🇷🇺 - バギングとランダムフォレスト
🇬🇧 🇷🇺 - フィーチャエンジニアリングとフィーチャ選択
🇬🇧 🇷🇺 - 教師なし学習:主成分分析とクラスタリング
🇷🇺 - Vowpal Wabbit:ギガバイトのデータを使った学習
🇬🇧 🇷🇺 - Pythonによる時系列解析
🇷🇺 - グラジエントブースト
🇷🇺
割り当て
- “パンダによる探索的データ分析”、 nbviewer 。 締め切り:2月11日、23.59 CET
- “心血管疾患のデータを分析する”、 nbviewer 。 締め切り:2月18日、23.59 CET
- “おもちゃのタスクとUCIアダルトデータセットを持つ決定木”、 nbviewer 。 締め切り:2月25日、23.59 CET
- 「ロジスティック回帰によるユーザ識別」、 nbviewer 。 締め切り:3月11日23.59 CET
- “クレジットスコアリング問題におけるロジスティック回帰とランダムフォレスト”、 nbviewer 。 締め切り:3月18日23.59 CET
- 2つのKaggle Inclassの競争相手でベンチマークを打つ。 パート1、 “Alice”、 nbviewer 。 第2部、「中」、 nbviewer 。 締め切り:4月1日23.59 CET
カグル大会
- あなたができるならキャッチミー:Webページのセッショントラッキングによる侵入者検知。 Kaggle Inclass
- あなたのミディアム記事はどれくらい良いですか? Kaggle Inclass
評価
コースを通して、私たちは学生の評価を維持しています。 授業やカラオケ大会で得点を考慮しています。 トップ10の学生(最終評価による)は特別なWikiページに掲載されます。
コミュニティ
学生間の議論は、OpenDataScience Slackチームの#eng_mlcourse_openチャンネルで行われます。 このフォームに記入して招待状を入手してください。 フォームはまたあなたにいくつかの個人的な質問をし、躊躇しないでください
Wikiページ
- 前提条件:Python、数学、および開発 – コースの準備方法
- ソフトウェアの要件とDockerのコンテナ – これは、教材を扱うために必要なものをすべてインストールすることであなたを導くでしょう
- 1回目の英語セッション:すべてのアクティビティが評価で占められています