2025-11-07: Классификация в пайтон, как применить её в клинической задаче + что такое температура

00:01:29 Модельные примеры распределения данных • Использование равномерно и нормально распределённого датасета. • Разделение точек по цвету без использования машинного обучения. 00:03:25 Упаковка и перемешивание данных • Упаковка датасета в переменную и перемешивание данных. • Визуализация данных с помощью полупрозрачной цветности. 00:04:07 Задача классификации • Разделение смешанного множества на два класса. • Пример с пациентами и здоровыми людьми. 00:05:05 Добавление линейно зависимых переменных • Добавление четырёх дополнительных линейно зависимых переменных. • Анализ значимости дополнительных переменных. 00:06:39 Метод главных компонентов • Применение метода главных компонентов для анализа датасета. • Определение значимости каждого столбца. 00:15:03 Метод независимых компонентов • Метод независимых компонентов восстанавливает данные после растяжения. • Применение метода в нейронауках для разделения независимых сигналов. 00:17:00 Подготовка данных к классификации • Данные должны быть очищены и приведены к исходному виду перед классификацией. • Задача классификации решается идеально, если граница между классами видна «нежным глазом». 00:17:52 Обучение без учителя • Рассматривается задача разделения классов без использования признака цвета. • Люди визуально различают группы данных, но машинное обучение может не справиться. 00:20:57 Агломеративная кластеризация • Агломеративная кластеризация эффективно справляется с неразмеченными данными. • Оценка силуэта скор помогает...