Приёмы в машинном обучении сделано для частного пользования и для выкладывания материалов, связанных с машинным обучением варьирование параметров алгоритмов простейшая реализация стекинга и блендинга иллюстрация методов поиска аномалий для лекций "Введение в машинное обучение" https://github.com/Dyakonov/IML Кластеризация и k-means kNN Библиотека Pandas для лекций "Машинное обучение и анализ данных" https://github.com/Dyakonov/MLDM Пример использования ядер к заметкам блога Scikit-Learn: тонкие вопросы о реализации методов машинного обучения к этой заметке Эксперименты с дисбалансом классов DL + Pytorch К первой лекции по табличным данным Трансферное обучение + задание