Загрузка страницы

Машинное обучение. Поиск ассоциативных правил. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Специальный случай поиска логических закономерностей в форме правил «если выполняется конъюнкция признаков X, то выполняется также конъюнкция признаков Y». Это обучение без учителя, поскольку целевой признак-класс изначально не задан для объектов. Задача пришла из анализа рыночных корзин в конце 90х годов, но быстро нашла массу применений в других областях. Есть простой классический алгоритм APriori, но на больших данных он не эффективен. Большая часть лекции посвящена алгоритму FP-growth, основанному на построении очень эффективной структуры данных – префиксного дерева, позволяющего сохранить в оперативной памяти полную информацию о всех часто встречающихся наборах признаков за один линейный проход по всем объектам выборки.

Видео Машинное обучение. Поиск ассоциативных правил. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс. канала Компьютерные науки
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
2 мая 2020 г. 16:36:52
01:16:36
Другие видео канала
Машинное обучение. Логические методы классификации. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Логические методы классификации. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.012. Методы поиска ассоциативных правил — К.В. Воронцов012. Методы поиска ассоциативных правил — К.В. ВоронцовМашинное обучение. Критерии выбора моделей. К.В. Воронцов, Школа анализа данных,Яндекс.Машинное обучение. Критерии выбора моделей. К.В. Воронцов, Школа анализа данных,Яндекс.010. Математическая составляющая — Николай Андреев010. Математическая составляющая — Николай Андреев005. Линейные методы классификации: метод опорных векторов — К.В. Воронцов005. Линейные методы классификации: метод опорных векторов — К.В. Воронцов021.  Поиск ассоциативных правил -  К. В.  Воронцов021. Поиск ассоциативных правил - К. В. ВоронцовМашинное обучение. Композиции классификаторов, часть 2. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Композиции классификаторов, часть 2. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.01. ИИ без булшита – Александр Крайнов01. ИИ без булшита – Александр КрайновМашинное обучение и искусственный интеллектМашинное обучение и искусственный интеллектДень открытых дверей в Школе анализа данных Яндекс 2019 - Прямая трансляцияДень открытых дверей в Школе анализа данных Яндекс 2019 - Прямая трансляцияМашинное обучение. Байесовская классификация. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Байесовская классификация. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.016.  Оценки обобщающей способности -  К. В.  Воронцов016. Оценки обобщающей способности - К. В. Воронцов020. Малый ШАД - Машинное обучение и анализ данных - Александр Фонарев020. Малый ШАД - Машинное обучение и анализ данных - Александр Фонарев018. Методы обучения ранжированию - К.В. Воронцов018. Методы обучения ранжированию - К.В. ВоронцовМашинное обучение. Рекомендательные системы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Рекомендательные системы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Нейронные сети и градиентные методы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Нейронные сети и градиентные методы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Линейные композиции, бустинг. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Линейные композиции, бустинг. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Нейронные сети глубокого обучения. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Нейронные сети глубокого обучения. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.001. Вводная лекция - К.В. Воронцов001. Вводная лекция - К.В. Воронцов
Яндекс.Метрика