Comments 8
Очень понятно объясняется ситуация, связанная с решением уравнения Xw=y
если знаете, посоветуйте пожалуйста простые Jupiter notebooks, где можно было бы на пальцах посмотреть все расчеты по этой теме?
Можете написать лс, если будет, то скину
Можете глянуть вот это:
https://github.com/hse-ds/iad-intro-ds/tree/master
Здесь и лекции замечательного преподавателя Евгения Соколова и семинары с ноутбуками.
С другой стороны, в следующей статье мы уже добьем линейную регрессию и закрепим всё кодом
Здравствуйте, я изучаю классический ML и глубокие нейронные сети, у нас в унике в следующем семестре будут пары по МО, но я заранее хотел бы подготовиться. Можете ли вы порекомендовать курсы/литературу/документацию по нейронкам, чтобы допустим за летние каникулы уже быть прошаренным в этой теме и наверное попробовать себя в стажировке в крупных компаниях?? И ещё у меня к вам вопрос, как новичок я выбрал Kaggle для практики своих знаний ( собираю данные, ранжирую их, чищу от лишнего, делаю ансамбли, тюнинг и через метрики смотрю результаты) и у меня дикое желание попасть в топ какого-нибудь конкурса (любого), но я не понимаю как люди туда попадают и занимают призовые места вместе с наградами (от мерча до деняг), может быть вы знаете как?
Здравствуйте
Из книг посоветую это
А также читайте оф. документацию scikit learn, pytorch и т.д. документация – наше всё
Насчёт конкурсов, увы, ничего не подскажу, т.к. нет универсальной формулы "попасть на конкурс и занять первое место"
А Ridge и Lasso можно как-то совмещать, или это всегда выбор: или одно, или другое?
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 2: Линейная регрессия