7 ML cases and one overlapping classes problem

00:00:01 Введение в разведочный анализ данных • Обсуждение семи методов оценки данных в медицине. • Классификация медицинских данных на три модальности: временные ряды, изображения и генетические данные. • Важность работы с научной литературой для понимания методов. 00:02:19 Начало работы с Python • Переход к работе с Python и семь кейсов задач. • Использование GitHub и Google Colab для демонстрации методов. 00:03:54 Кейс 1: Снижение размерности данных • Подготовка данных: 500 образцов с нормальным и равномерным распределением. • Преобразование данных в датафрейм и добавление шума. • Применение метода главных компонентов для снижения размерности. 00:09:38 Кейс 2: Классификация с поворотом данных • Генерация данных с поворотом на 45 градусов и растяжением. • Использование метода опорных векторов для классификации. • Успешное разделение данных на тестовой выборке. 00:11:50 Кейс 3: Восстановление данных после поворота • Применение метода главных компонентов для восстановления повернутых данных. • Сравнение методов PCA и ICA. • Метод ICA успешно восстанавливает данные после поворота и растяжения. 00:16:31 Кейс 4: Восстановление одинаковых преобразований • Генерация двух нормальных распределённых множеств с одинаковыми преобразованиями. • Попытка восстановления данных методом PCA. • Метод ICA успешно справляется с восстановлением одинаковых преобразований. 00:18:46 Кейс 5: Метод стохастичесикх соседей tSNE • Введение метода тахастических соседей и параметра перплексити. •...