Статистика
Материал из Институт биоинформатики
Преподаватели
Темы занятий
- Линейные модели. Гипотезы о значимости коэффициентов и регрессии. Интерпретация коэффициентов. Variable selection. ANCOVA, взаимодействия
- Простейшие задачи классификации. Логистическая регрессия. LDA, QDA, naive Bayes. Понятие ROC-кривой, AUC
- Resampling: Кросс-валидация и бутстреп
- Model selection: AIC, BIC, ridge regression, lasso. Методы уменьшения размерности - PCA, principal component regression, partial least squares
- SVM
- Unsupervised learning. Кластеризация
- Деревья классификации. Bagging, random forest, boosting
- Нелинейности. Сплайны, GAM
