Обзор классификации

В данном обзоре мы рассмотрим две основные стратегии построения классификаторов: генеративную и дискриминативную. Генеративные модели включают наивный байесовский классификатор и гауссовский дискриминантный анализ. Дискриминативные модели могут быть линейными (например, логистическая регрессия и регрессия softmax) или нелинейными (например, нейронные сети или древовидные модели). Кроме того, мы обсудим, как оценивать производительность, дискриминативную способность и калибровку классификатора. Книга по теории вероятностей и статистике: https://a.co/d/7k259eb Веб-сайт с бесплатными препринтами, видео, слайдами и решениями упражнений: https://www.ps4ds.net Слайды к этому видео: https://github.com/cfgranda/ps4ds/blo... Другие видео по классификации: https://www.ps4ds.net/videos/regressi... Наивный байесовский классификатор:    • Why Probabilistic Modeling is Hard: The Cu...   Гауссовский дискриминантный анализ:    • Gaussian Discriminant Analysis for Alzheim...   Код: https://www.ps4ds.net/code/regression...