README.md

Материалы модуля 2

Линейные модели.

В этом модуле вы познакомитесь с линейными алгоритмами в машинном обучении: линейной и логистической регрессией. Также мы поговорим о регуляризации линейных моделей.

Лекция

В этой лекции вы узнаете, что такое линейные модели. Мы построим линейные алгоритмы для решения задач классификации и регрессии, а также научимся их регуляризовывать. В лекции вы познакомитесь с:

1. Линейной регрессией

2. Логистической регрессией

3. Градиентным спуском

4. Методами борьбы с переобучением

5. Предобработкой данных

Занятие ведёт Григорий Лелейтнер.

Семинар

В этом семинаре мы рассмотрим два решения задачи линейной регрессии: с помощью явной формулы и с помощью градиентной оптимизации. Мы реализуем решения в виде классов, как это принято в библиотеке sklearn.

Занятие ведёт Юрий Яровиков.

Домашнее задание

В этом домашнем задании вам необходимо прорешать ноутбук о линейных моделях и градиентном спуске.