Data Mining #3 / Линейные модели регрессии [Технострим] HD

Лекция №3 «Линейные модели регрессии» Курс «Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных» или «Data Mining» Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова

Другие лекции этого курса. Слайды лекции.

Цель курса — изучение студентами как классических, так и современных подходов к решению задач Data Mining, основанных на алгоритмах машинного обучения. Объемы данных, ежедневно генерируемые сервисами крупной интернет компании, поистине огромны. Цель динамично развивающейся в последние годы дисциплины Data Mining состоит в разработке подходов, позволяющих эффективно обрабатывать такие данные для извлечения полезной для бизнеса информации. Эта информация может быть использована при создании рекомендательных и поисковых систем, оптимизации рекламных сервисов или при принятии ключевых бизнес-решений.

Получаемые навыки: Существенная часть курса посвящена применению алгоритмов машинного обучения в контексте решения задач Data Mining. Кроме того, студенты изучат методы построения, преобразования и отбора признаков, научатся оценивать качество построенных моделей и визуализировать результаты анализа. Для закрепления полученных теоретических знаний и ознакомления с современными библиотеками научных вычислений студентам будет предложено выполнить семестровый проект, близкий к задачам обработки данных, решаемым в Mail.Ru Group.