Машинное обучение Machine Learning. Lecture 2

Март 13, 2021

Главная
Информатика
Машинное обучение Machine Learning. Lecture 2

Содержание

2. Кошечки или собачки
3. Алгоритм?
4. Машинное обучение Machine Learning Wikipedia
5. Street View House Numbers http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/ 32x32 pixels 10 classes ~70000 train ~25000 test
7. Метод ближайших соседей Nearest neighbor Train: просто все запомнить Predict: найти ближайший и выдать его класс
8. Точность на тренировочных vs тестовых данных Train: просто все запомнить Predict: найти ближайший и выдать его
9. Метод k-ближайших соседей K-nearest neighbors Как выбрать K?
10. Переобучение и недообучение Overfitting vs underfitting What is underfitting and overfitting in machine learning and how
13. Кросс-валидация Cross-validation
14. Как сравнивать? Бинарная классификация Binary classification vs Точность
15. Wikipedia
16. vs Точность Как сравнивать? Бинарная классификация Binary classification
17. Как сравнивать? Многоклассовая классификация Multi-class classification vs Точность vs vs vs …
19. Machine Learning Flow Ошибка на train Кстати вот он про это подробнее: Nuts and Bolts of
20. В следующий раз уже будет про нейросети
22. Скачать презентацию

Слайд 2

Кошечки или собачки

Кошечки или собачки

Слайд 3

Алгоритм?

Алгоритм?

Слайд 4

Машинное обучение Machine Learning
Wikipedia

Машинное обучение Machine Learning Wikipedia

Слайд 5

Street View House Numbers
http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/
32x32 pixels
10 classes
~70000 train
~25000 test

Street View House Numbers http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/ 32x32 pixels 10 classes ~70000 train ~25000 test

Слайд 6

Слайд 7

Метод ближайших соседей Nearest neighbor
Train:
просто все запомнить
Predict:
найти ближайший и выдать его класс

Метод ближайших соседей Nearest neighbor Train: просто все запомнить Predict: найти ближайший и выдать его класс

Слайд 8

Точность на тренировочных vs тестовых данных
Train:
просто все запомнить
Predict:
найти ближайший и выдать его

Точность на тренировочных vs тестовых данных Train: просто все запомнить Predict: найти

класс

Слайд 9

Метод k-ближайших соседей K-nearest neighbors
Как выбрать K?

Метод k-ближайших соседей K-nearest neighbors Как выбрать K?

Слайд 10

Переобучение и недообучение Overfitting vs underfitting
What is underfitting and overfitting in machine learning

Переобучение и недообучение Overfitting vs underfitting What is underfitting and overfitting in

and how to deal with it

Слайд 11

Слайд 12

Слайд 13

Кросс-валидация Cross-validation

Кросс-валидация Cross-validation

Слайд 14

Как сравнивать? Бинарная классификация Binary classification
vs
Точность

Как сравнивать? Бинарная классификация Binary classification vs Точность

Слайд 15

Wikipedia

Wikipedia

Слайд 16

vs
Точность

Как сравнивать? Бинарная классификация Binary classification

vs Точность Как сравнивать? Бинарная классификация Binary classification

Слайд 17

Как сравнивать? Многоклассовая классификация Multi-class classification
vs
Точность

vs
vs
vs
…

Как сравнивать? Многоклассовая классификация Multi-class classification vs Точность vs vs vs …

Слайд 18

Слайд 19

Machine Learning Flow
Ошибка на train
Кстати вот он про это подробнее:
Nuts and Bolts

Machine Learning Flow Ошибка на train Кстати вот он про это подробнее:

of Applying
Deep Learning

Слайд 20

В следующий раз уже будет про нейросети

В следующий раз уже будет про нейросети