Guest
Основы машинного обучения. Базовые алгоритмы машинного обучения 00:00:19 Приветствие 00:01:04 Стандартная структура данных для машинного обучения 00:12:04 Методы оценки качества решения для задач регрессии 00:36:27 Методы оценки качества решения для задач классификации 00:58:36 Недообучение и переобучение 01:05:58 Линейная регрессия 01:15:38 Логистическая регрессия 01:30:43 Метод опорных векторов 01:41:12 Метод К ближайших соседей 01:46:54 Дерево решений 02:04:42 Бутстрэп и Бэггинг. Градиентный бустинг Курс: Машинное обучение. Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы Ссылка на плейлист:
