Маршрут — базовое машинное обучение

Назначение

Маршрут даёт базовый вход в машинное обучение: данные, задачи, классические модели, метрики и типовой pipeline.

Шаг 1. Данные и постановка задачи

1. Табличные данные
2. Предобработка данных
3. Задачи классификации
4. Задачи регрессии
5. Задачи кластеризации
6. Типовой ML pipeline

Шаг 2. Регрессия

1. Линейная регрессия
2. Полиномиальная регрессия
3. SVR
4. Метрики качества регрессоров

Шаг 3. Классификация

1. Логистическая регрессия
2. SVM
3. Наивный Байес
4. Дерево решений
5. Случайный лес
6. Градиентный бустинг
7. Метрики качества классификаторов
8. ROC-кривая

Шаг 4. Кластеризация

1. k-means
2. DBSCAN
3. Метрики качества кластеризации

Куда идти дальше

• Маршрут — обучение и оптимизация моделей
• Маршрут — нейронные сети
• Маршрут — ML в химии и материалах