589689.xyz

[OTUS] Machine learning (2020)

  • 收录时间:2020-03-22 11:55:24
  • 文件大小:7GB
  • 下载次数:76
  • 最近下载:2021-01-13 19:35:16
  • 磁力链接:
立即下载 复制链接

文件列表

  1. 19. Анализ текстовых данных. Часть 2/reduced_comments_vk.csv 466MB
  2. 08. Практическое занятие по темам, изученным в первом модуле/08.mp4 312MB
  3. 25. Алгоритмы на графах/25.mp4 297MB
  4. 28. Работа с Big Data. Часть 2/28.mp4 281MB
  5. 27. Работа с Big Data. Часть 1/vw_tutorial.zip 248MB
  6. 27. Работа с Big Data. Часть 1/27.mp4 244MB
  7. 31. Бонус поиск Data Science работы/31.mp4 232MB
  8. 05. Задача регрессии. Линейная регрессия/05.mp4 227MB
  9. 16. Поиск аномалий в данных/16.mp4 224MB
  10. 10. Деревья решений/10.mp4 224MB
  11. 23. Анализ временных рядов. Часть 1/23.mp4 223MB
  12. 15. Методы уменьшения размерности/15.mp4 221MB
  13. 06. Логистическая регрессия/06.mp4 220MB
  14. 17. Сбор данных/17.mp4 219MB
  15. 26. АБ тестирование/26.mp4 205MB
  16. 19. Анализ текстовых данных. Часть 2/19.mp4 198MB
  17. 04. Задача классификации. Метод ближайших соседей (kNN)/04.mp4 191MB
  18. 20. Анализ текстовых данных. Часть 3. Практическое занятие/20.mp4 188MB
  19. 07. Feature engineering and advanced preprocessing/07.mp4 186MB
  20. 02. Базовые инструменты анализа данных в Python/02.mp4 182MB
  21. 30. Нейронные сети и глубокое обучение/30.mp4 178MB
  22. 14. Обучение без учителя. Иерархическая кластеризация. DB-Scan/14.mp4 177MB
  23. 24. Анализ временных рядов. Часть 2/24.mp4 176MB
  24. 18. Анализ текстовых данных. Часть 1/18.mp4 167MB
  25. 29. Работа с Big Data. Часть 3/29.mp4 162MB
  26. 03. Exploratory Data Analysis and Preprocessing/03_1.mp4 148MB
  27. 09. Метод опорных векторов/09.mp4 141MB
  28. 13. Обучение без учителя. K-means, EM алгоритм/13.mp4 138MB
  29. 11. Ансамбли моделей/11.mp4 135MB
  30. 12. Градиентный бустинг/12.mp4 131MB
  31. 22. Рекомендательные системы. Часть 2/22.mp4 124MB
  32. 21. Рекомендательные системы. Часть 1/21.mp4 117MB
  33. 01. Введение в машинное обучение/01.mp4 78MB
  34. 19. Анализ текстовых данных. Часть 2/topic_modelling.pdf 47MB
  35. 18. Анализ текстовых данных. Часть 1/MEMES.csv 43MB
  36. 03. Exploratory Data Analysis and Preprocessing/03_2.mp4 26MB
  37. 01. Введение в машинное обучение/01.pdf 19MB
  38. 30. Нейронные сети и глубокое обучение/NeuralNetOverview.ipynb 14MB
  39. 18. Анализ текстовых данных. Часть 1/MEMES_new_short.csv 12MB
  40. 25. Алгоритмы на графах/graphs.ipynb 10MB
  41. 05. Задача регрессии. Линейная регрессия/05.pdf 9MB
  42. 14. Обучение без учителя. Иерархическая кластеризация. DB-Scan/lecture_14_hierarhical_dbscan.pdf 9MB
  43. 06. Логистическая регрессия/06.pdf 9MB
  44. 20. Анализ текстовых данных. Часть 3. Практическое занятие/simpsons_dataset.csv 9MB
  45. 17. Сбор данных/lecture_1_parsing.pdf 8MB
  46. 31. Бонус поиск Data Science работы/lecture_DS_jobs.pdf 7MB
  47. 10. Деревья решений/credit_scoring_train.csv 4MB
  48. 10. Деревья решений/credit_scoring_test.csv 4MB
  49. 26. АБ тестирование/AB_tests.ipynb 3MB
  50. 23. Анализ временных рядов. Часть 1/time_series_python_part_1.ipynb 3MB
  51. 26. АБ тестирование/cookie_cats.csv 3MB
  52. 24. Анализ временных рядов. Часть 2/time_series_python_part_2.ipynb 2MB
  53. 31. Бонус поиск Data Science работы/rovio_task.ipynb 2MB
  54. 13. Обучение без учителя. K-means, EM алгоритм/Clustering.ipynb 2MB
  55. 21. Рекомендательные системы. Часть 1/Reco1.ipynb 2MB
  56. 27. Работа с Big Data. Часть 1/vowpal_wabbit.ipynb 2MB
  57. 04. Задача классификации. Метод ближайших соседей (kNN)/04.ipynb 2MB
  58. 16. Поиск аномалий в данных/data.zip 1MB
  59. 06. Логистическая регрессия/logres_practice.ipynb 1MB
  60. 29. Работа с Big Data. Часть 3/sql_dataframes.ipynb 1MB
  61. 31. Бонус поиск Data Science работы/Neverthink_forecasts.ipynb 1MB
  62. 14. Обучение без учителя. Иерархическая кластеризация. DB-Scan/clustering_2.ipynb 983KB
  63. 15. Методы уменьшения размерности/lecture_15_dimentionality.ipynb 934KB
  64. 20. Анализ текстовых данных. Часть 3. Практическое занятие/w2v.ipynb 888KB
  65. 14. Обучение без учителя. Иерархическая кластеризация. DB-Scan/CC_GENERAL.csv 882KB
  66. 08. Практическое занятие по темам, изученным в первом модуле/Regression.ipynb 863KB
  67. 10. Деревья решений/trees_practice.ipynb 816KB
  68. 14. Обучение без учителя. Иерархическая кластеризация. DB-Scan/Practice.ipynb 783KB
  69. 09. Метод опорных векторов/09.ipynb 771KB
  70. 05. Задача регрессии. Линейная регрессия/05_practice.ipynb 729KB
  71. 06. Логистическая регрессия/log_regression.ipynb 570KB
  72. 03. Exploratory Data Analysis and Preprocessing/03.ipynb 551KB
  73. 31. Бонус поиск Data Science работы/test_task.ipynb 536KB
  74. 12. Градиентный бустинг/ens_gb.ipynb 535KB
  75. 11. Ансамбли моделей/ens_lect.ipynb 486KB
  76. 08. Практическое занятие по темам, изученным в первом модуле/responses.csv 442KB
  77. 18. Анализ текстовых данных. Часть 1/Memology.ipynb 411KB
  78. 16. Поиск аномалий в данных/Anomaly_detection.ipynb 408KB
  79. 10. Деревья решений/lecture_2_trees.ipynb 392KB
  80. 12. Градиентный бустинг/ens_gb_practice.ipynb 273KB
  81. 08. Практическое занятие по темам, изученным в первом модуле/Classification.ipynb 221KB
  82. 06. Логистическая регрессия/framingham.csv 187KB
  83. 31. Бонус поиск Data Science работы/yousician_task.ipynb 133KB
  84. 19. Анализ текстовых данных. Часть 2/LDA_example.ipynb 131KB
  85. 15. Методы уменьшения размерности/data.csv 122KB
  86. 07. Feature engineering and advanced preprocessing/07.ipynb 100KB
  87. 17. Сбор данных/KnowYourMemesParser.ipynb 94KB
  88. 26. АБ тестирование/CookieCats.ipynb 93KB
  89. 17. Сбор данных/Parsing_Web_Data_Filled.ipynb 70KB
  90. 16. Поиск аномалий в данных/cardio.mat 67KB
  91. 05. Задача регрессии. Линейная регрессия/flat.csv 61KB
  92. 08. Практическое занятие по темам, изученным в первом модуле/Absenteeism_at_work.csv 43KB
  93. 19. Анализ текстовых данных. Часть 2/lecture_18_text.ipynb 25KB
  94. 22. Рекомендательные системы. Часть 2/Recommender.ipynb 24KB
  95. 04. Задача классификации. Метод ближайших соседей (kNN)/column_2C_weka.csv 24KB
  96. 06. Логистическая регрессия/column_2C_weka.csv 24KB
  97. 18. Анализ текстовых данных. Часть 1/NLP_part_1.ipynb 23KB
  98. 22. Рекомендательные системы. Часть 2/fastai_movielens.ipynb 22KB
  99. 29. Работа с Big Data. Часть 3/mllib_lr.ipynb 18KB
  100. 22. Рекомендательные системы. Часть 2/lightFM_retail_recom_sys_PREDICTIONS.ipynb 16KB
  101. 22. Рекомендательные системы. Часть 2/lightFM_retail_recom_sys_MODEL_CREATION.ipynb 9KB
  102. 23. Анализ временных рядов. Часть 1/ads.csv 6KB
  103. 24. Анализ временных рядов. Часть 2/ads.csv 6KB
  104. 23. Анализ временных рядов. Часть 1/currency.csv 5KB
  105. 24. Анализ временных рядов. Часть 2/currency.csv 5KB
  106. 19. Анализ текстовых данных. Часть 2/ДЗ.txt 3KB
  107. 06. Логистическая регрессия/homework.txt 2KB
  108. 05. Задача регрессии. Линейная регрессия/homework.txt 2KB
  109. 16. Поиск аномалий в данных/ДЗ.txt 2KB
  110. 18. Анализ текстовых данных. Часть 1/ДЗ.txt 1KB
  111. 14. Обучение без учителя. Иерархическая кластеризация. DB-Scan/ДЗ.txt 1KB
  112. 17. Сбор данных/ДЗ.txt 992B
  113. 28. Работа с Big Data. Часть 2/ДЗ.txt 254B
  114. 03. Exploratory Data Analysis and Preprocessing/homework.txt 193B
  115. 12. Градиентный бустинг/ДЗ.txt 149B
  116. 07. Feature engineering and advanced preprocessing/homework.txt 143B
  117. 11. Ансамбли моделей/ДЗ.txt 142B
  118. 13. Обучение без учителя. K-means, EM алгоритм/ДЗ.txt 117B
  119. 09. Метод опорных векторов/homework.txt 106B
  120. 24. Анализ временных рядов. Часть 2/ДЗ.txt 73B
  121. 22. Рекомендательные системы. Часть 2/ДЗ.txt 59B
  122. 25. Алгоритмы на графах/ДЗ.txt 57B
  123. 27. Работа с Big Data. Часть 1/ДЗ.txt 57B
  124. 26. АБ тестирование/ДЗ.txt 33B