Академия Яндекса

284 поста

Алгоритмы и структуры данных поиска: Сложность и модели вычислений. Анализ учетных стоимостей. Часть 2. Бабенко Максим

Во второй части лекции Бабенко Максим продолжил рассказ обо всех сложностях и моделях вычисления, а также об анализе учетных стоимостей. Анализ учетных стоимостей операций: функция потенциала, истинные и учетные стоимости.…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Алгоритмы и структуры данных поиска: Сложность и модели вычислений. Анализ учетных стоимостей. Часть 1. Бабенко Максим

Бабенко Максим рассказал обо всех сложностях и моделях вычисления, а также об анализе учетных стоимостей. Основные ресурсы: память и время. О-символика. Примеры моделей вычисления: машина Тьюринга, RAM-машина. Сложность в среднем…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Вероятностные тематические модели коллекций текстовых документов (продолжение). Воронцов Константин

Воронцов Константин  рассказывает о вероятностных тематических моделях коллекций текстовых документов (продолжение). Введение в тематическое моделирование Мотивации и постановка задачи Модели PLSA и LDA. EM-алгоритм Проблема неустойчивости решения Аддитивная регуляризация тематических…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Вероятностные тематические модели коллекций текстовых документов. Воронцов Константин

Воронцов Константин  рассказывает о вероятностных тематических моделях коллекций текстовых документов. Введение в тематическое моделирование Мотивации и постановка задачи Модели PLSA и LDA. EM-алгоритм Проблема неустойчивости решения Аддитивная регуляризация тематических моделей…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Обучение с подкреплением. Воронцов Константин

Воронцов Константин  рассказывает об обучении с подкреплением. Задача о многоруком бандите Простая постановка задачи Жадные и полужадные стратегии Адаптивные стратегии Общий случай: среда с состояниями Общая постановка задачи Метод временных…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Методы кластеризации. Воронцов Константин

Воронцов Константин  рассказывает о методах кластеризации. Статистические методы кластеризации Постановка задачи кластеризации EM-алгоритм Метод k-средних Сети Кохонена Модели конкурентного обучения Карты Кохонена Иерархическая кластеризация (таксономия) Агломеративная иерархическая кластеризация Дендрограмма и…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Коллаборативная фильтрация. Воронцов Константин

Воронцов Константин  рассказывает о коллаборативной фильтрации. Постановка задачи и приложения Постановка задачи Примеры приложений Модели коллаборативной фильтрации Корреляционные модели Модели, основанные на хранении данных Задача восстановления пропущенных значений Функции близости…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Методы обучения ранжированию. Воронцов Константин

Воронцов Константин  рассказывает о методах обучения ранжированию. Постановка задачи и приложения Постановка задачи Примеры приложений Функционалы качества ранжирования Основные подходы к ранжированию Поточечный подход Попарный подход Списочный подход Ранжирование в…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Активное обучение. Крохалев Евгений

Крохалев Евгений рассказывает об активном обучении. Постановка задачи Сэмплирование из коллекции Сэмплирование из потока Генерация запросов 2. Почему это работает 3. Общая схема 4. Выбор по степени неуверенности 5. Отбор…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Композиция классификаторов (продолжение). Воронцов Константин

Воронцов Константин рассказывает о композициях классификаторов. Стохастические методы построения композиций Композиция классификаторов Бэггинг и метод случайных подпространств Случайные леса Разложение ошибки на смещение и разброс Теория: общая формула разложения Частные…
Смотреть материал
Поделиться
Numeralis
Удивительный мир Digital маркетинга