Сокращение затрат и сложности (теория + код)

Отсечение стоимостной сложности (CCP) стало проще! В этом видео мы расскажем об отсечении, в частности, об отсечении стоимостной сложности, а также дополним нашу предыдущую (ручную) реализацию дерева на Python, включив CCP (опять же, используя только NumPy и встроенные функции).

Плейлист «Деревья»: https://bit.ly/MeerkatStatisticsTrees

Станьте участником и получите полный доступ к этому онлайн-курсу:
https://meerkatstatistics.com/courses...

** 🎉 Специальная скидка YouTube 60% на годовую подписку — действует для первых 100 подписчиков; Код купона: First100 🎉 **

Содержание мини-курса «Деревья решений»:
Материалы курса
Введение в деревья решений
Критерии разделения
Критерии остановки, категориальные данные, пропущенные значения и детали реализации
Построение дерева решений с нуля на Python с использованием numpy
Код: переход к реализации класса, энтропия
Код: построение дерева с использованием стека и очереди
Код: деревья регрессии
Отсечение по стоимости сложности: теория и код

Если вам нужна консультация по статистике, работа над интересными проектами или обучающий семинар, посетите мой сайт https://meerkatstatistics.com/ или свяжитесь со мной напрямую по адресу [email protected]

~~~~~ ПОДДЕРЖКА ~~~~~
Paypal: https://paypal.me/MeerkatStatistics
~~~~~~~~~~~~~~~~~