Course Summary
Learn about the latest trends in classification methods with this course. Discover unorthodox approaches to data analysis that go beyond traditional machine learning techniques.Key Learning Points
- Explore cutting-edge methods for classification
- Learn about non-traditional approaches to data analysis
- Discover how to apply these methods to real-world problems
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Ability to apply cutting-edge classification methods
- Understanding of non-traditional approaches to data analysis
- Experience with real-world problem-solving
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic understanding of machine learning concepts
- Familiarity with Python programming language
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online
- Self-paced
Similar Courses
- Advanced Data Analysis
- Innovative Machine Learning Techniques
Related Education Paths
Notable People in This Field
- Andrew Ng
- Fei-Fei Li
Related Books
Description
В этом курсе мы поговорим о трендах и классификаторах. Анализ трендов помогает ответить на вопросы вроде: растут ли продажи, увеличивается ли количество пользователей сервиса? Если есть рост, то случайность это или закономерность? Есть ли в данных сезонные колебания? Как выделить тренд и как объяснить его?
Outline
- Анализ временных рядов
- Вводная лекция: обзор специализации
- 1.1. Понятие временных рядов
- 1.2. Тренд
- 1.3. Сезонность
- 1.4. STL-разложение
- 1.5. Поиск выбросов
- 1.6. Тренд, сезонность, STL. Практика
- О чем этот курс и как он устроен
- Материалы по статистическим пакетам
- Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся
- 1.1. Понятие временных рядов. Презентация
- 1.2. Тренд (презентация)
- 1.3. Сезонность. Презентация
- 1.4. STL-разложение. Презентация
- 1.5. Поиск выбросов. Презентация
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Анализ временных рядов
- Прогноз временных рядов
- 2.1. AR и MA
- 2.2. ARMA и ARIMA
- 2.3. Адаптивные модели. Экспоненциальное сглаживание
- 2.4. Адаптивные модели. Модели с трендом и сезонностью
- 2.5. Виды адаптивных моделей
- 2.6. Следящий контроль. Модель Тригга — Лича
- 2.7. Построение моделей временных рядов в R. Практика
- 2.1. AR и MA: презентация.
- 2.2. ARMA и ARIMA: презентация
- 2.3. Адаптивные модели. Экспоненциальное сглаживание. Презентация
- 2.4. Адаптивные модели. Модели с трендом и сезонностью. Презентация
- 2.5. Виды адаптивных моделей. Презентация
- Конспект: 2.6. Следящий контроль. Модель Тригга — Лича
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самоконтроля
- Прогноз временных рядов
- Факторный анализ
- 3.1. Введение в факторный анализ
- 3.2. Построение факторной модели
- 3.3. Способы оценки качества факторной модели
- 3.4. Пример построения факторной модели
- 3.5. Факторы готовы: что дальше?
- 3.6. Факторный анализ в SPSS. Практика
- 3.1. Введение в факторный анализ. Презентация
- Факторный анализ: история метода
- 3.2. Построение факторной модели. Презентация
- Конспект: 3.3. Способы оценки качества факторной модели
- 3.4. Пример построения факторной модели. Презентация
- 3.5. Факторы готовы: что дальше? [презентация]
- "Кластеры на факторах": о построении кластеризации на основе переменных-факторов
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самоконтроля
- Факторный анализ
- Классификация
- 4.1. Введение в классификацию
- 4.2. Линейный классификатор
- 4.3. Байесовский классификатор
- 4.4. Дерево решений
- 4.5. Бинарная логистическая регрессия: основная идея
- 4.6. Логистическая регрессия: применение и оценка качества
- 4.7. Методы классификации в R. Практика
- 4.8. Построение модели логистической регрессии в SPSS. Практика
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопрос для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Тест: Классификация
- Итоговое задание
- Итоговый тест
Summary of User Reviews
Discover the latest classification techniques with Trendy Klassifikatsii. Students rave about this course, praising the instructor's expertise and the practical approach to learning. Many users found the hands-on exercises particularly helpful.Key Aspect Users Liked About This Course
The hands-on exercises were particularly helpful for many users.Pros from User Reviews
- Instructor is knowledgeable and engaging
- Practical approach to learning
- Hands-on exercises provide valuable experience
- Content is relevant and up-to-date
- Challenging but rewarding coursework
Cons from User Reviews
- Some users found the pace to be too fast
- Course may be too technical for beginners
- Lack of interaction with other students
- Limited opportunities for feedback
- Requires a significant time commitment
Тренды и классификации
- 0.0
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
В этом курсе мы поговорим о трендах и классификаторах. Анализ трендов помогает ответить на вопросы вроде: растут ли продажи, увеличивается ли количество пользователей сервиса?...
