🧠 Теоретические основы популярных алгоритмов машинного обучения и их реализация с нуля на PythonАвтор «Хабра» Егор Захаренко составил список собственных статей с описанием популярных алгоритмов классического машинного обучения. К каждой статье прилагается код на Python. Обучение с учителем🔸 Линейная регрессия и её модификации🔸 Логистическая и Softmax-регрессии🔸 Линейный дискриминантный анализ (LDA)🔸 Наивный байесовский классификатор🔸 Метод опорных векторов (SVM)🔸 Метод K-ближайших соседей (KNN)🔸 Дерево решений (CART)🔸 Бэггинг и случайный лес🔸 Алгоритмы AdaBoost (SAMME & R2)🔸 Градиентный бустинг и его модификации🔸 Стекинг и блендингОбучение без учителя🔹 Метод главных компонент (PCA)🔹 Популярные алгоритмы кластеризации👉 Ноутбуки с алгоритмами можно скачать на Kaggle и GitHub.
