Вебинары

Классификация временных рядов с помощью Python
Смотреть вебинар

Рекомендуемые

Как стать Python-разработчиком с нуля?
Через 14 д 12 ч 19 м
Чт, 23 июля, 20:00 MSK

Как стать Python-разработчиком с нуля?

Григорий Морозов
  • 231
  • 0
  • 1
Требования к аналитику в IT: ожидания VS реальность

Требования к аналитику в IT: ожидания VS реальность

Наталья Клещенко
  • 1415
  • 0
  • 4
Пишем чат-бота как в Silicon Valley, подкрепляемся попкорном и Python

Пишем чат-бота как в Silicon Valley, подкрепляемся попкорном и Python

Вероника Голубева
  • 789
  • 0
  • 2
Линейные модели для классификации и регрессии

Линейные модели для классификации и регрессии

Михаил Баранов
  • 676
  • 0
  • 1
Пишем чат-бота как в Silicon Valley, подкрепляемся попкорном и Python

Пишем чат-бота как в Silicon Valley, подкрепляемся попкорном и Python

Вероника Голубева
  • 1638
  • 3
  • 2
Множественная линейная регрессия

Множественная линейная регрессия

Павел Васильев
  • 515
  • 0
  • 0
Введение в моделирование данных

Введение в моделирование данных

Илья Шелегин
  • 1113
  • 0
  • 3
Решение задачи классификации с помощью моделей машинного обучения

Решение задачи классификации с помощью моделей машинного обучения

Юлия Пономарева
  • 1063
  • 5
  • 0
Парсинг данных на Python

Парсинг данных на Python

Павел Антонов
  • 2460
  • 1
  • 3
Байесовские многорукие бандиты

Байесовские многорукие бандиты

Артём Зраев
  • 3689
  • 0
  • 3
Начало работы с Django REST framework

Начало работы с Django REST framework

Валерий Павликов
  • 2319
  • 6
  • 6
Пишем алгоритм сравнения текстов на плагиат на Python

Пишем алгоритм сравнения текстов на плагиат на Python

София Лапина
  • 3066
  • 3
  • 13

Классификация временных рядов с помощью Python

Thumb Ведущий:Никита Баранов
  • 3570
  • 17
  • 18

На вебинаре вы узнаете:

  • Как использовать анализ временных рядов для задач классификации.
  • Как написать простой классификатор мозговых волн на Python и получить точность более 90%.
  • Как правильно оценить качество модели на данных, имеющих временную зависимость.

Будет и практика. На основе данных ЭЭГ мы попробуем сделать вывод, открыты ли глаза у пациента.

Ссылка на трансляцию: https://mailru.zoom.us/webinar/209792016

analytics, big data, data science, python, питон, большие данные, machine learining, машинное обучение, анализ больших данных, классификация
Участники 376
ThumbАнатолий ЧудаковAnonymousЕвгений КузяевAnonymousБобур УсмоновAnonymousАлексей НовицкийAnonymousАлексей ЖилинAnonymousVova SkabelkinThumbНаталия МосковкинаAnonymousАлександр ЦикулевAnonymousАнонимAnonymousАнонимThumbСветлана НепоклоноваAnonymousElena FedorenkoThumbArtem ValishinThumbСергей ПотемкинThumbАндрей УдаловThumbВладимир ПолетаевThumbАлексей МакеевAnonymousАртемий ВишневскийAnonymousАнонимAnonymousMargarita TThumbКонстантин ШелухановAnonymousSafetyAnonymousДмитрий ПаршинAnonymousАлексей ЛогуновAnonymousМарина ПауковаAnonymousРоман ГерасимовThumbТатьяна ВодорезоваThumbСтанислав ДмитриевAnonymousKsenia MindiarovaAnonymousMax RomanenkoAnonymousДмитрий Гультяев1244103Коля ЦыганскийThumbНикита ВаргановThumbАрсений КалиниченкоAnonymousArseny KalinichenkoAnonymousМаксим Мельников7a05e33de3a79f9c6a3dfb92b7cb67762473fa8fЕлена БлиноваAnonymousSerge AAnonymousКирилл БровкинAnonymousСергей Бровин

Бесплатная регистрация

Пароль должен содержать не менее восьми знаков, включать буквы, цифры.
Нажимая на кнопку,  вы принимаете условия договора-оферты и даете согласие на обработку своих персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности.