Все публикации

0:23:17

ML4.2 Выбор порога по кривым

0:15:14

ML4.2 Метрики при дисбалансе классов

0:20:03

ML4.2 PR-кривая

0:20:58

ML4.2 ROC-кривая

0:32:09

ML4.1 Применение метрик к модели классификации

0:21:01

ML3.6 Наивный Байес

0:40:30

ML3.5 K ближайших соседей

0:32:44

ML3.4 Деревья решений - практика

0:40:20

ML3.3 Работа с перцептроном

0:15:01

ML3.2 SVM с гауссовым ядром (RBF)

0:14:46

ML3.2 SVM с мягким зазором

0:29:09

ML3.2 Метод опорных векторов. Линейно разделимый случай

0:24:51

ML3.1 Полиномиальная регрессия на реальных данных

0:17:54

ML3.1 Полиномиальная классификация

0:36:15

ML3.1 Полиномиальная парная регрессия

0:34:03

ML2.2 Классификация на реальных данных

0:48:42

ML2.1 Логистическая регрессия

0:36:05

ML1.3 Регрессия на реальных данных

0:43:05

ML1.2 Библиотечная регрессия

0:13:17

ML1.1. Раннее завершение градиентного спуска

0:19:06

ML1.1. Адаптивная скорость обучения

0:00:55

Matplotlib: граница c contour

0:00:32

Numpy: короткий arange

0:00:44

Numpy: короткий concat