Some code related to probability theory and mathematical statistics
Даний репозиторій містить програмні розробки в Python3 з математичної статистики та класичного машинного навчання.
- machine_learning_algorithms_bach_3 -- це збірка робіт з алгоритмів машинного навчання, що викладався в Університеті на третьому курсі бакалаврату. Містить роботи, присвячені регресійному аналізу, класичним класифікаційним моделям (наївний баєсів класифікатор, класифіактор на основі логістичної регресії, дерево рішень, опорна машина векторів і так далі), бустінгу та агрегації класифікаторів. Зокрема виділена у певній мірі увага до задачі навчання без учителя в сенсі реалізації класифікатора вподобань користувачів на основі PMF (Probabilistic Matrix Factorization). В кінці розглянуто зовсім просту нейронну мережу на іграшкових даних.
- probability_theory_junk поки містить наочну демонстрацію закону великих чисел. Надалі туди буде кидатися увесь непотріб, який не відноситься до жодної з серйозних задач.
- neural_networks_2mag пов'язаний з побудовою нейронних мереж для розв'язання задач класифікації за картинками чи текстами. Також є ще одна ручна реалізація щільної нейронної мережі.
- rand_proc_modelling містить деякі результати з моделювання випадкових процесів. Моделювання було присвячене в основному процесам Леві (та його частковим випадкам як Вінерівський та Пуассонівський процеси).