Лекция №4 «Генерация и отбор признаков»

Четвертое занятие на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для группы НС224. Преподаватель: Александр Пославский Таймкоды: 0:00 Генерация признаков 7:09 Типы признаков 9:12 Преобразования признаков 9:47 Вещественных признаков 13:29 Категориальных признаков 28:00 Кодирование взаимодействия признаков 29:32 Генерация признаков при помощи модели 31:35 Практический пример работы с признаками 53:01 Примеры данных, которые нецелесообразно отправлять в модель в сыром виде 55:24 Отбор признаков 1:00:36 Полный перебор 1:00:52 Одномерный отбор признаков 1:08:58 Жадный отбор признаков 1:20:25 Отбор признаков на основе моделей 1:24:29 Отбор признаков — это тоже выбор гиперпарметров 1:28:36 Задача понижения размерности 1:32:01 Manifold assumption 1:36:11 PCA (Метод главных компонент) 2:07:10 Kernel PCA Ядровой (нелинейный) метод главных компонент 2:13:59 tSNE (t-distributed stochastic neighbor embedding) 2:18:58 UMAP Ссылка на лекцию: VK: Telegram: