Практика 4. Часть 1. Локальные признаки в регрессии. Робастные регрессии. Коэффициент детерминации

Практика 4. "Локальные признаки в регрессии. Робастные регрессии. Коэффициент детерминации" в курсе "Введение в машинное обучение", который читается на факультете ИВТ в ЯрГУ им П.Г. Демидова В практике рассматривается три отдельных сюжета, касающихся линейной регрессии: - рассматривается применение локальных признаков для решения задачи извлечения признаков, - рассматривается проблема выбросов в данных, приводятся робастные регрессии на примере RANSAC-регрессии и регрессии Тейла-Сена, - рассматривается коэффициент детерминации, как способ сравнения качества моделей, устойчивый к масштабу данных. 00:00 — Гауссовы локальные признаки 11:20 — Робастные регрессии: RANSAC, регрессия Тейла-Сена 18:51 — Коэффициент детерминации