Машинное обучение

Функции потерь в классификации

Постановка задачи бинарной классификации, функция потерь бинарного классификатора, классификационные очки, отступ классификатора

Статистический взгляд на задачу классификации

Генеральная совокупность и обучающая выборка, вероятностная модель, оценивание параметров модели, метод максимального правдоподобия, байесовское оценивание, априорное распределение параметров модели, связь задачи обучения классификатора и задачи оценивания параметров вероятностной модели, регуляризованный эмпирический риск

Показатели качества бинарной классификации, связанные с матрицей ошибок

Матрица ошибок бинарного классификатора, ошибка и точность классификатора, специфичность и чувствительность, точность и полнота, F-score, каппа Коэна

Показатели качества бинарной классификации, связанные с разделимостью классов

Пороговый классификатор, ROC-кривая, показатель ROC AUC, связь ROC AUC и статистики Манна-Уитни, PR-кривая, показатель PR AUC, критерии выбора порога классификатора

Контрольная работа