Машинное обучение: обучение с учителем и без, kNN, k-means — тест

Почтовый фильтр учится отличать спам на примерах, где каждое письмо уже подписано, а магазин делит покупателей на группы, не зная заранее, какие группы существуют. Это два главных режима машинного обучения, и направление «Большие данные» знакомит с обоими. Работа проверяет понимание постановок задач, базовых алгоритмов и того, как честно оценить качество модели.

Содержание

Обучение с учителем и без учителя. Задачи классификации, регрессии и кластеризации и их различия. Признаки и целевая переменная, обучающая и тестовая выборки, функция ошибок, доля верных ответов. Переобучение и недообучение. Метод ближайших соседей и расстояние между объектами, алгоритм k-means и его шаги, логистическая регрессия как модель бинарной классификации и функция активации. Градиент и градиентный спуск в задачах оптимизации. Деревья решений и наивный байесовский классификатор из учебного пособия МГТУ «СТАНКИН» — в обзоре.

Формат

Пятнадцать заданий: отнести задачу к классификации, регрессии или кластеризации, вычислить расстояние между объектами и класс по ближайшим соседям, посчитать долю верных ответов, сделать шаг градиентного спуска, расставить шаги k-means, дополнить текст о переобучении. Тридцать минут.

Разбор

Пояснения объясняют, почему модель нельзя проверять на тех же данных, на которых она училась, почему признаки перед методом ближайших соседей приводят к одному масштабу и почему модель со стопроцентной точностью на обучающей выборке — повод насторожиться, а не радоваться.

Назначение

Работа подходит после блока машинного обучения во втором полугодии десятого класса и как повторение перед модулем одиннадцатого класса. Она поможет и перед итоговым проектом по бинарной классификации, где все эти понятия используются сразу.

Как и на чём выполнять тест

Комплект работает и на школьном компьютере, и на личном смартфоне ученика. Тест можно открыть на заданный промежуток времени — это удобно для выполнения дома. От списывания помогает наблюдение за переходами в другие вкладки и приложения в ходе прохождения.