Курс «Машинное обучение 1». Лекция 5 (Евгений Соколов)

Машинное обучение 2, лекция 5 — одноклассовая классификацияПодробнее

Основы машинного обучения, лекция 5 — линейные модели, регуляризацияПодробнее

Основы машинного обучения, лекция 1 — основные понятияПодробнее

Машинное обучение 1, лекция 10 — решающие деревья, разложение ошибки на смещение и разбросПодробнее

Машинное обучение 1, лекция 7 — логистическая регрессияПодробнее

Машинное обучение 1, лекция 6 — метрики качества классификацииПодробнее

Машинное обучение 1, лекция 5 — регуляризация, разреженные модели, линейная классификацияПодробнее

Машинное обучение 1, лекция 4 — модификации градиентного спуска, регуляризацияПодробнее

Машинное обучение 1, лекция 3 — оценка обобщающей способности, градиентные методы обученияПодробнее

Машинное обучение 1, лекция 2 — линейная регрессияПодробнее

Машинное обучение 1, лекция 1 — введениеПодробнее

Основы машинного обучения, лекция 7 — функции потерь в регрессии, линейная классификацияПодробнее

Машинное обучение 2, лекция 5 — одноклассовая классификацияПодробнее

Основы машинного обучения, лекция 5 — обучение линейной регрессии, регуляризацияПодробнее

Машинное обучение 2, лекция 1 — ядровые методыПодробнее

Основы машинного обучения, лекция 1 — основные понятияПодробнее

Машинное обучение 1, лекция 14 — кластеризация и визуализацияПодробнее

Машинное обучение 1, лекция 13 — кластеризацияПодробнее

Машинное обучение 1, лекция 11 — градиентный бустингПодробнее

Машинное обучение 1, лекция 10 — бэггинг, случайные лесаПодробнее