filmov
tv
Основы машинного обучения, лекция 4 — метод k ближайших соседей, линейные модели
Показать описание
Курс "Основы машинного обучения", майнор "Интеллектуальный анализ данных", НИУ ВШЭ
Лектор — Евгений Соколов
Лектор — Евгений Соколов
Основы машинного обучения, лекция 4 — линейная регрессия...
Основы машинного обучения, лекция 4 — метод k ближайших соседей, линейные модели...
Основы машинного обучения, лекция 4 — линейная регрессия...
Математические основы машинного обучения. Лекция 4.
Математические основы машинного обучения. Лекция 4.
Основные понятия машинного обучения - лекция 4
Лекция 4 | Введение в теорию нейросетей и глубокое обучение | Алексей Ивахненко | Лекториум...
Лекция 4. Введение в вероятностный язык построения моделей машинного обучения...
Лекция 4 | Основы байесовского вывода | Сергей Николенко | Лекториум...
Основы машинного обучения, лекция 14 — градиентный бустинг...
4. Основы машинного обучения | Краткий курс по нейронным сетям...
Основы машинного обучения, группа 4 — семинар 1
Современные методы машинного обучения, лекция 4 — оптимизация в глубинном обучении...
Основы машинного обучения, группа 4 — семинар 14
Основы машинного обучения, лекция 15 — градиентный бустинг...
Основы машинного обучения, лекция 7 — функции потерь в регрессии, линейная классификация...
Курс «Машинное обучение 1». Лекция 4 (Евгений Соколов)
Основы машинного обучения, группа 4 — семинар 3
Основы машинного обучения – семинар 14 (ИАД-4)
Математические основы машинного обучения. Семинар 4.
Основы машинного обучения – семинар 7 (ИАД-4)
Машинное обучение 1. Лекция 4
Основы машинного обучения – семинар 10 (ИАД-4)
Основы машинного обучения – семинар 10 (ИАД-4)
Комментарии