Машинное обучение 1. Введение, kNN-классификатор

preview_player
Показать описание
Лектор: Владислав Гончаренко

(слайды можно найти в соответствующей неделе)

Обновленные материалы (запуск 2020 года):

  1. Лекторий ФПМИ
Рекомендации по теме
Машинное обучение 1. 0:40:31

Машинное обучение 1. Введение, kNN-классификатор

Алгоритм k-ближайших соседей 0:05:56

Алгоритм k-ближайших соседей // Основы машинного обучения...

Метод К-Ближайших Соседей 0:12:15

Метод К-Ближайших Соседей (KNN) || Введение в Машинное Обучение и Data Science...

Машинное обучение 1. 1:22:39

Машинное обучение 1. Introduction. Naive Bayes, kNN.

МОДЕЛЬ K БЛИЖАЙШИХ 0:14:05

МОДЕЛЬ K БЛИЖАЙШИХ СОСЕДЕЙ | KNN, K-nearest neighbors | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ...

Machine learning. Урок 0:13:56

Machine learning. Урок №1. Метод ближайших соседей / KNearestNeighbors

Модель ВЗВЕШЕННЫЙ KNN 0:23:45

Модель ВЗВЕШЕННЫЙ KNN | Weighted KNN, K-nearest neighbors | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ...

0 guide - 0:06:21

0 guide - Machine learning | 1 HW (kNN)

ML: Что такое 0:17:05

ML: Что такое классификация и алгоритм KNN на Python

Машинное обучение 1, 1:23:36

Машинное обучение 1, лекция 1 — введение

Выполняем домашнее задание 3:08:49

Выполняем домашнее задание №1 к курсу Семена Козлова 'Deep learning на пальцах'. Метод KNN...

Машинное обучение 1, 1:21:02

Машинное обучение 1, лекция 1 — введение

Лекция 1. Введение 2:49:29

Лекция 1. Введение в машинное обучение

КЛАССИФИКАЦИЯ В МАШИННОМ 0:21:35

КЛАССИФИКАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ на Python. ТОП-7 АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ на Практике!...

12.2 Метод ближайших 0:08:57

12.2 Метод ближайших соседей - KNN

#29. Метрические методы 0:11:06

#29. Метрические методы классификации. Метод k ближайших соседей | Машинное обучение...

Машинное обучение 1, 1:08:09

Машинное обучение 1, лекция 5 — регуляризация, разреженные модели, линейная классификация...

Машинное обучение 1, 1:15:58

Машинное обучение 1, лекция 1 — введение

Machine Learning - 0:20:23

Machine Learning - KNN с нуля

Основы машинного обучения, 1:17:17

Основы машинного обучения, лекция 3 — метод k ближайших соседей...

Алгоритм машинного обучения 0:07:48

Алгоритм машинного обучения k-NN на Python за 8 минут

Лекция 1. Введение 1:11:28

Лекция 1. Введение в машинное обучение.

Kotenkov Igor | 0:44:36

Kotenkov Igor | Nearest Neighbors Language Models (part 1) | kNN-LM model

Машинное обучение для 1:04:16

Машинное обучение для больших данных, семинар 11, группа 172 – KNN...

Комментарии
Автор

благодарю за материал.. а есть ли случаем презентации для скачивания?

antonorel
Автор

Словарь с гопнического на русский: "датасет" - "набор данных", "лэйблы" - "метки", "лёРРРнинг" - обучение

IExSet
Автор

Это точно МФТИ? Интересно было бы посмотреть на препада в Стенфорде, который бы использовал слайды с кириллицей. Его бы выгнали после первой жалобы студента. Если у вас не сложился кириллическоий набор терминов для предметной области, которая существует уже лет 70, то чем вы тогда занимались всё это время - инвалиды умственного труда? Переводили иностранную литературу?

TyphoonUSSR
Автор

Почему на лекции российского вуза слайды на английском, а оратор не может выразить мысль на русском языке?

УрфинДжюс
Автор

ужасный лектор, беда совсем, поцаненок не опытный совсем в подаче материала. что то знает умеет, видно, что даже может и крут, но тичить не способен совсем. так можно выступать на ит конфах разных итп. Но такая форма подачи для вуза это дичь полнейшая, гопничество и инфантилизм. Это видимо тотальная беда, даже 15 лет назад когда я учился на кафедре эвм, все самые сочные предметы типа сетей эвм, системы бд итд читались местечковыми аспирантиками задротиками, что то бубнящие себе под нос, абсолютно не харизматичные и тоскливо унылые. либо усталыми от жизни старыми пердунами неудачниками, подбитыми летчиками, ничего в этой теме серьезного не создавшими. вот и получается, хороший препод - на вес золота. а крутой рейтинговый вуз вовсе не гарант того, что ты попадешь на толкового прокачивающего препода. жизнь боль. главный навык уметь самому добывать знания, но очень энергозатратно.

_paules