0:00 - О чём видео 00:47 - Вспоминаем, как работает линейная регрессия 01:15 - Чем будет отличаться линейная классификация? 01:34 - Пример задачи: выдача кредитов 03:03 - Функция sign 03:56 - Какие функционалы потерь использовать? 05:20 - Что такое margin и для чего он нужен 06:55 - Логистический функционал потерь 07:22 - Как выдавать вероятность класса? 08:10 - Как перевести выдачу на отрезок [0;1] 08:45 - Что значит "модель грамотно апроксимирует вероятность?" 09:30 - Сооружаем новый функционал потерь - logloss 10:00 - Доказательство, что logloss грамотно апроксимирует вероятность, через ММП (сложнослайд) 10:20 - Три основные идеи 10:48 - Соединяем logloss и сигмоиду (сложнослайд) 11:01 - У нас получился логистический функционал потерь! 11:15 - Итоги 12:01 - Где используется логистическая регрессия 12:05 - Ставьте лайки!
- здесь все полезные материалы для Data Scientist'а
