Лекция. Решающие деревья, ансамбли, бустинг.

[@mikebelous6834]

Спасибо за лекцию! Многие вещи очень непонятно объясняются. Практически каждый новый 2-ой термин приходится дополнительно гуглить. Понятно, что Вам эти вещи уже кажутся очевидными и понятными, но нам (смотрящим) совсем нет.

[@nikolaikrot8516]

Спасибо за лекцию. Но хочу предложить лектору готовить текст лекции заранее, особенно по сложным местам, и читать его. Так есть возможность заранее сформулировать сложные места и поработать над их понятностью. Да и есть возможность сделать лекцию короче.

[@AskoLd1ee]

Почему так непонятно объясняется градиентный бустинг, нельзя разве на пальцах последовательно от функции до функции показать, там же цепочка существует

[@dimitriysokolov1257]

Очень хороший и хорошо дополняющий контент, но могу слушать только на скорости - 1,75x ))

[@BetForBeer]

Записывать дубли мы не бросим!

[@taygind]

Боюсь смотреть лекцию из-за многочисленных отзывов о том, что она непонятная. Я и прошлый семинар этого лектора не особо поняла.

[@taygind]

48:30 - косяк монтажа

[@DeepLearningSchool]

@@taygind Спасибо за замечание, исправлено

[@АлексейСидоров-б3з]

Спасибо большое, кратко, емко, понятно!

[@ИгорьКрысов-р8ь]

Спасибо

[@rosasha2803]

23.50 Говорят о том, что big leaf size это overfit.. Как так то....наоборот это же недообучение ,--лист огромный, туда вся выборка и попадет...илия че то не так понял??

[@vadimosipov2147]

Я тоже не понял этот момент. Если приходит много примеров в лист, то 2 варианта, масса - однородна, и мы хорошо предсказываем; масса - неоднородна, тогда, возможно, у нас страдает качество, но мы не зацикливаемся на одном примере. Короче, шляпа какая то

[@jenya_pu]

Большое спасибо за лекцию! Не могли бы Вы, пожалуйста, выложить слайды! Очень интересно!

[@vadimosipov2147]

Entropy принимает max там, где вероятность 50 на 50 для классов. Тогда получается, что для 2ух классов это: (-1) * (0.5 * log_2(0.5) + 0.5 * log_2(0.5)) = 1. 11:38. Почему на графике у Entropy максимум в точке 0.5?

[@ИванИванов-з5к1щ]

Там скорей всего, как и везде, натуральный логарифм, тогда значение ~0.69. А картинка - фейковый график, наверное, просто для красоты рисовалась.

[@ИванИванов-з5к1щ]

Лектор упоминает о ссылке на ноутбук на слайде. А сами слайды не выложены. Выложите, пожалуйста.

[@vadimosipov2147]

p_c*q_c - среднее значение ошибок при предсказании класса c. Как вы интерпретировали, что это среднее значение ошибок, для меня остается загадкой.

[@rosasha2803]

Мне бустинг чем ТО напомнил SARIMAX.... НЕ ОТ ТУДА ЛИ НОГИ РАСТУТ?

[@slavaukraini4769]

Я бы словил меньше фейспалмов, если бы Дмитрий Садыков всю лекцию просто молчал и щелкал слайды. Каждые три слова - фейспалм.

[@ИванИванов-з5к1щ]

ГДЕ СЛАЙДЫ?!!!

[@rosasha2803]

И про обьяснения.....Ребята, вы же все из МФТИ..Феймана вспомните.....идеальное обьяснение непоняток по квантовой механике)) p.s. А вообще курс класс!! я попал в точку после 6 месячной специализации на курсере так же от МФТИ....Без нее на продвинутом потоке было бы нечего делать..или как попугай...без понимания бы делал((

[@vadimosipov2147]

а что за специализация? Дайте, пжл, ссылку

[@АнатолийЧунижеков]

Полезность лекции = 0. "Лектор" сам не разбирается в теме. Несет заученный текст, причем неправильный.

[@malicesgossips]

Какая отвратительная лекция.