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
Видео Машинное обучение. Поиск ассоциативных правил. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс. канала Компьютерные науки
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Машинное обучение. Логические методы классификации. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.012. Методы поиска ассоциативных правил — К.В. ВоронцовМашинное обучение. Критерии выбора моделей. К.В. Воронцов, Школа анализа данных,Яндекс.010. Математическая составляющая — Николай Андреев005. Линейные методы классификации: метод опорных векторов — К.В. Воронцов021. Поиск ассоциативных правил - К. В. ВоронцовМашинное обучение. Композиции классификаторов, часть 2. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.01. ИИ без булшита – Александр КрайновМашинное обучение и искусственный интеллектДень открытых дверей в Школе анализа данных Яндекс 2019 - Прямая трансляцияМашинное обучение. Байесовская классификация. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.016. Оценки обобщающей способности - К. В. Воронцов020. Малый ШАД - Машинное обучение и анализ данных - Александр Фонарев018. Методы обучения ранжированию - К.В. ВоронцовМашинное 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. Линейные композиции, бустинг. 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. Воронцов