Введение в GLM: что это такое и как всё становится хуже | Вебинар | karpov.courses

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 8 фев 2025

Комментарии • 106

  • @КурамагомедАлиев
    @КурамагомедАлиев 3 года назад +60

    4:48
    "Линейная регрессия работает всегда, кроме тех случаев, когда она не работает, что происходит почти всегда..."
    Идеально))

  • @glazastik86
    @glazastik86 4 года назад +49

    Очень качественная подача материала, я прямо удовольствие получил и от лектора, и от лекции ) Спасибо!

  • @e.a.7806
    @e.a.7806 2 года назад +12

    'В течение всего одного слайда, я уже дважды ухудшил вашу жизнь", шикарная лекция

  • @МаринаМорозова-с9в
    @МаринаМорозова-с9в 2 года назад +6

    Ох, дорогой лектор, год назад всё ещё неплохо было...
    За вебинар спасибо! Очень классная подача =)

    • @АнастасияС-ы1и
      @АнастасияС-ы1и 2 месяца назад

      привет из 2024. ощущения те же по сравнению с 2023

  • @juliarebrova
    @juliarebrova 3 года назад +13

    Линейная регрессия работает всегда, кроме тех случаев, когда она не работает. - золотой фонд цитат ))) Спасибо за видео!

  • @nmobmaster
    @nmobmaster 4 года назад +86

    Очень крутой докладчик. Есть ещё лекции/вебинары с ним?

    • @karpovcourses
      @karpovcourses  4 года назад +12

      Совсем скоро планируем вебинар! Не переключайтесь :)

    • @chaseleonel7389
      @chaseleonel7389 3 года назад

      @Allen Braydon instablaster ;)

  • @balzhansarsen143
    @balzhansarsen143 4 года назад +9

    на самом деле это не лекция про GLM, а растянутая реклама бутылки воды :) Большое спасибо, очень интересно и полезно

  • @IllIll..
    @IllIll.. 3 года назад +6

    Лектор - отличный! Спасибо ☺️

  • @IllIll..
    @IllIll.. 3 года назад +22

    Окончание - прекрасно. Мне за 40 и я только захожу в профессию, но очень надеюсь когда-то, да поработать под Вашим началом. Я рад видеть «молодёжь», которая может… Спасибо! Полезно, интересно, весело!

  • @anastassiya8526
    @anastassiya8526 3 года назад +1

    лектор няшка! спасибо)взбодрилась от лекции, пошла читать учебник по статистике)

  • @ЕленаАгапитова-и5ь

    Потрясная лекция и лектор!!! Теперь я люблю статистику еще больше!)))

  • @vladislavtarasenkov1692
    @vladislavtarasenkov1692 3 года назад +12

    аххахахах. эти шуточки в образовательном контенте прост огонь!)

  • @izogelia2277
    @izogelia2277 3 года назад

    Чудесный вебинар, все понятно, наглядно и образно выражаясь - на практике применимо. Долго правда провозилась с установкой bevel. Меня удивляет, как такие люди, которые, казалось бы и так знают на порядок больше обывателя в теме статистики, IT и всему прилагающемуся. Еще и разбираются в совершенно отстраненных параметрах данных которые они исследуют. Например как характеристики вина

    • @gcneochrom
      @gcneochrom 3 года назад

      Ну, к слову, не особенно разбираются - надеюсь. Хотелось бы видеть непредвзятую интерпретацию(ее, нет).

  • @maximmalyshev4581
    @maximmalyshev4581 3 года назад +1

    как будто посмотрел стенд ап и введение в GLM. Подача - супер!

  • @vadimfomin442
    @vadimfomin442 3 года назад

    Ух🤓 На одном дыхании...Спасибо! Лектору Спасибо на порядок выше😁

  • @vdlk2002
    @vdlk2002 4 года назад +2

    Спасибо, очень познавательно!
    p/s
    Последние три слова вебинара - "Тебе звонила мама!"
    Очень мило )

  • @Vitaliy.A.V.
    @Vitaliy.A.V. Год назад

    Молодчина, классный лектор!!! Как мажет быть не интересный материал такой интересный!!! Зачет

  • @chip_ya
    @chip_ya 2 года назад

    спасибо большое за вебинар, все законспектировал, буду обращаться к конспекту вновь, чтобы отложились знания

  • @IvanSHURGALIN
    @IvanSHURGALIN 3 года назад +2

    Спасибо за отличный вебинар. Как человек, поживший своё в Штатах, отмечу, что paperless billing в последнем примере -- это не бесчековая оплата, а выставление счета онлайн: то есть квитанция вам приходит не в старый-добрый почтовый ящик, а на электронную почту и (или) в личный кабинет. А оплатить его можно уже как угодно, в том числе и бумажным чеком.

  • @smirnov.realty
    @smirnov.realty 3 месяца назад

    далеко не все понятно, но интересно. Спасибо докладчику за разбор!)

  • @ЗульфияНигмадзянова
    @ЗульфияНигмадзянова 4 года назад +2

    Вебинар просто супер! Спасибо большое! :)

  • @kostyastrong
    @kostyastrong 3 года назад +16

    "Как видим, никто не умер на пол шишечки" 21:50

  • @romankobernichenko8295
    @romankobernichenko8295 4 года назад +2

    Докладчик - огонь!!! Спасибо!

  • @ИринаКоноваленко-д2ъ

    Лекция шикарна, а разбавление ее таким тонким юмором бесценно!

  • @mrzxccxz
    @mrzxccxz 3 года назад

    Пока лекцию не смотрел, но уже могу сказать что подача без преувеличений крутая.

  • @LostMakaveli
    @LostMakaveli 4 года назад +1

    Ждём продолжения! Спасибо, очень здорово!

  • @АлександрБелоусов-ч4м

    бомба! просто - бомба! Лектор - огнище 120 левела!!!

  • @ИльяГерман-ь3ж
    @ИльяГерман-ь3ж 3 года назад +2

    Если третий пример на 48:17 это отсылка к зеленому слонику, то я восхищен
    Это классика, это знать надо!

  • @MrLucasOFF
    @MrLucasOFF 3 года назад

    Огонь! На 1м дыхании посмотрел!

  • @ArtemAntonov-pc1is
    @ArtemAntonov-pc1is 9 месяцев назад

    Спасибо, очень крутая лекция!

  • @ВикторТолопченко

    Очень крутой лектор! Спасибо за лекцию

  • @alexv15310
    @alexv15310 8 месяцев назад

    шикарный юмор у докладчика)

  • @uniongrob8194
    @uniongrob8194 4 года назад +1

    Спасибо за замечательную подачу материала)

  • @ДенисСидоренко-м7ч
    @ДенисСидоренко-м7ч 4 года назад +4

    "Хуже как в любом году" хахах, начало интересное))

  • @katsiarynalakhmakova9698
    @katsiarynalakhmakova9698 3 года назад

    спасибо лектору, это было невероятно)

  • @the_Timmy_93
    @the_Timmy_93 2 года назад

    Лекция - отличная.
    Лектор - отличный.

  • @Artyom109Zinchenko
    @Artyom109Zinchenko 4 года назад +3

    Весело и информативно, спасибо! Сложилось впечатление, что в R всё гораздо проще, начиная от читабильности кода и заканчивая наличием библиотек 👍

    • @vaskodagam0
      @vaskodagam0 4 года назад +2

      R в целом удобен для статистики и аналитики, Python более функционален. но менее производителен

  • @alexeyefimik5710
    @alexeyefimik5710 2 года назад +1

    Александр на заставке выглядит так, как будто уже решил уволить джуна после просмотра его кода.

  • @nadezhda_velikorodnyaya
    @nadezhda_velikorodnyaya 2 года назад

    Спасибо, отличная подача материала!

  • @lexa_russ
    @lexa_russ 2 года назад +1

    Прошло два года, а в ведение актаульно))) и два года назад было в целом отличное время.

  • @ИванКравцов-в4б5э
    @ИванКравцов-в4б5э 3 года назад

    Спасибо большое за материал!

  • @Antiner
    @Antiner 3 года назад +1

    Потрясающий парень)

  • @Yuri_Zinovev
    @Yuri_Zinovev 4 года назад +2

    Мощнейше. Спасибо

  • @analist-3000
    @analist-3000 4 года назад +8

    5:33 - Начало

  • @HOOKAH10
    @HOOKAH10 2 года назад

    Супер! Спасибо

  • @somurzakov
    @somurzakov 3 года назад

    автор просто огонь!

  • @mariadergausova2066
    @mariadergausova2066 2 года назад

    здорово. великолепно!

  • @mohmad9888
    @mohmad9888 2 года назад

    Отличный докладчик

  • @АнастастияТатуйко
    @АнастастияТатуйко 2 года назад +1

    статистический стендап)

  • @mariyaalberdina9917
    @mariyaalberdina9917 2 года назад

    Очень весело))) Хорошая лекция, мне понравилась, связно и логично.

  • @detr1st983
    @detr1st983 Год назад

    Отсылки на Devil May Cry - офигенны!

  • @MrPickandroll
    @MrPickandroll 3 года назад

    Классная лекция, спасибо!

  • @НаталияКнязева-в7и
    @НаталияКнязева-в7и 2 года назад

    Такой классный :)

  • @aneelkam3443
    @aneelkam3443 4 года назад +2

    Обожаю glm. Чем глубже копаешь, тем все интереснее и интереснее)))

  • @leonid1525
    @leonid1525 Год назад

    Отсылка на Некрономикон - однозначно лайк. Мог бы поставил бы сотню другую лайков.

  • @ОксанаФомичева-ю9о

    Спасибо!

  • @mlr__roal_6867
    @mlr__roal_6867 4 года назад

    Да ты чертов гений! Мой мозг сломался после такого.

  • @ИльяЗдобнов-т4н
    @ИльяЗдобнов-т4н 3 года назад

    Лектор - молодец

  • @privetpoka84
    @privetpoka84 3 года назад

    готова пересматривать вебинар чисто из-за шуточек. ну и конечно объяснения понятны и доступны. просто офигенно сделано, спасибо!))

  • @123-ix4fg
    @123-ix4fg 7 месяцев назад +1

    кто из курса в степике?

  • @tatianamamontova7350
    @tatianamamontova7350 4 года назад

    Информация о zero inflated моделях, кажется, перевернет мою работу 😂

  • @ВадимШатов-з2й
    @ВадимШатов-з2й 3 года назад

    На 17 минуте на слайде(кажется) опечатка
    Бернули (с n = 1) Биномальное (с n > 1) должно быть(кажется).

  • @mishkapanda93
    @mishkapanda93 4 года назад +2

    Лойс за референс к зелёному слонику (54:03).

  • @vortex_04
    @vortex_04 2 года назад

    Кажется есть ошибка в слайде в мультиномиальной регрессии. Там указано значение ЗП (0;1) а должно быть (0:n)⁉️

  • @di_pol
    @di_pol 2 года назад

    Как зовут лектора то?!)
    Смотрел на скорости 1.25, но в особо важных моментах возвращался к 1.0.
    Немного не догнал - использованный датасет из каггловского Титаника был профильнулен по Age или нет?))
    Вебинар понравился, считаю его особенностью юмор как главный проводник в информационный мир, особенно такой сложный)

  • @ilyin_sergey
    @ilyin_sergey 4 года назад

    по поводу функций связи: если распределение имеет форму логнормального, правильно ли использовать GLM (в частности, мучиться с zero-inflated models) или нужно превратить мое распределение в нормальное (логарифмировать) и уже применять тесты к полученному нормальному распределению? Спасибо.

    • @МанаенковАлександр
      @МанаенковАлександр 4 года назад +1

      Если логнормальное, то можно и просто логарифмировать! Впрочем, это относительно несложно сделать в рамках GLM и без zero-inflated - просто берёте нормальное распределение в качестве отклика и используйте логарифмическую функцию связи. Результат должен быть тот же самый.

  • @Николай-ф7н7у
    @Николай-ф7н7у 2 года назад

    Спасибо за лекцию! А такой вопрос, ко всем этим моделям, которые сравниваем через критерий Акаике есть требования к данным, например размер выборок?

  • @ТатьянаФилина-ц6ц
    @ТатьянаФилина-ц6ц 2 года назад +1

    "Особенно в этом году" 🙃

  • @Artyom109Zinchenko
    @Artyom109Zinchenko 4 года назад +1

    А можно сравнивать коэфиценты напрямую, без стандартизации и/или доп. тестов на значимость? В первом примере логистичечкой регрессии.

    • @МанаенковАлександр
      @МанаенковАлександр 4 года назад

      Смотря какие! Те, что связаны с категориальными переменными, точно можно сравнивать - так как они обе на дамми-кодинге, в этом плане они и так на одной шкале. А вот возраст как раз сравнивать с ними вряд ли имеет смысл, так как это прирост логита за единицу возраста. Фактически этот коэффициент обречён быть меньше, чем коэффициенты для категориальных, но это не значит само по себе, что возраст является менее значимым предиктором.

  • @Velaryn
    @Velaryn 2 года назад

    А что насчёт GLS? Я весь свой диссер считала в этой модели)

  • @user-_kirill
    @user-_kirill 2 года назад +1

    Всё становится хуже, Тезис актуальный в этом году. Похоже в любом году)

  • @HOOKAH10
    @HOOKAH10 2 года назад

    В каком курсе это изучается?

  • @Garbatblu_Collector
    @Garbatblu_Collector 2 года назад

    Вопрос: правда, что чем больше углубляешься data, тем больше манера общения и шуточки становятся похожи на манеру общения и шуточки Валеры Бабушкина?

  • @ДиванныйАналитик-х9и

    Линейная регрессия работает всегда. Кроме тех случаев когда она не работает.

  • @ЮрийБ-о6е
    @ЮрийБ-о6е 4 года назад

    We have a Poisson. We have a Gamma. Ohhhh... Negative Binomial!
    Negatiiiiiive... Zeroooooooes... Uhhhh - Zero-Inflated Negative Binomial!
    Ору!!!!!

  • @jediskywalker8670
    @jediskywalker8670 2 года назад +2

    Отличный год был 2021...

  • @mrzxccxz
    @mrzxccxz 3 года назад

    это виде можно разбирать на цитаты

  • @MegaMorani
    @MegaMorani 4 года назад

    1:26:45 когда Руслан Ахмадиев это твой брат, который работает разнорабочим о_О

  • @AdamFullowsky
    @AdamFullowsky 3 года назад

    Искал видео по opengl mathematics, а нашёл это

  • @chelovekx121
    @chelovekx121 4 года назад

    Спасибо, весьма познавательно. Только зачем так пессимистично?)

  • @mrzxccxz
    @mrzxccxz 3 года назад

    32:30 хорошая попытка

  • @СтаниславЗизевский-ц4ь
    @СтаниславЗизевский-ц4ь 10 месяцев назад

    Всё становится хуже, особенно в этом году - 2021 год
    2023-2024 ХАХАХАХАХАХАХАХАХААХАХАХ

  • @NuclearBAll
    @NuclearBAll Год назад

    За все видео докладчик моргнул 2 раза

  • @МукулаТура
    @МукулаТура Год назад

    сижу дома одна, день, тишина, послушала первые 2 минуты и у меня начался истерический смех. я и так затравлена статистикой как крыса, а тут еще такие шутки

    • @МукулаТура
      @МукулаТура Год назад

      досмотрела до конца, очень интересно Александр рассказывает, жаль не все впитала)

  • @Qwerty-ol7ec
    @Qwerty-ol7ec 3 года назад +1

    На 7 минуте стригерило от очередного упоминания "хуже". Прикольная штучка, чтобы разбавить, но такая частота упоминаний...раздражает и в этом видео все становится еще хуже

  • @angrydozer
    @angrydozer 4 года назад

    мой мозг

  • @mrFAKTORify
    @mrFAKTORify 3 года назад

    Да чё все так плохо, а?

  • @Egor_Malruk
    @Egor_Malruk 4 года назад

    Ты выпил воды, а я красного вина как раз....

  • @ИванСавельев-т4э
    @ИванСавельев-т4э 4 года назад

    что ж ты такой пессимистичный?

  • @TheRoba33
    @TheRoba33 Год назад

    Юморить, не ваше. Проверяйте материал на друзьях перед отправкой. 100 шуток в минуту, это уже перебор.

    • @MsGleaming
      @MsGleaming Год назад

      душнила спалился

  • @leobreydo9318
    @leobreydo9318 3 года назад +1

    Коэффициентов углов наклона прямой не существует :(. Это не буква ‘е’, а буква ‘эпсилон’. (А что, выпускника матмеха не нашлось?]

    • @Біялогія-гэтацікава
      @Біялогія-гэтацікава Год назад

      Выпускник мех-мата будет объяснять очень сложно, думая, что и так всё всем понятно. А здесь смысл вебинара: на пальцах максимально доступно разъяснить очень сложные вещи.