Машинное обучение. Семинар 2. Linear Regression SGD. Preprocessing. Pipeline
Ссылка на материалы занятия: https://github.com/girafe-ai/ml-mipt/... Лекция: • Машинное обучение 2. Linear Regression 00:07 - SGD, число обусловленности 53:09 - ООП в sklearn 1:10:21 - pipeline Лекции по машинному обучению: • Машинное обучение, основной поток, лекции ... Семинары по машинному обучению: • Машинное обучение, основной поток, семинар... Общая информация о курсе: https://ml-mipt.github.io/ Семинарист: Владислав Гончаренко Съемка: Александра Погребная Монтаж: Татьяна Миллер
▶︎
Machine Learning. Workshop 3. PyTorch. Logistic Regression
▶︎
Машинное обучение 3. Linear Classification & Logistic Regression
▶︎
C++ Павел Филонов: Обучаем на Python, применяем на C++
▶︎
Машинное обучение. Семинар 1. Introduction. Naive Bayes.
▶︎
Kaggle Home Credit: определение риска дефолта по кредитам — Евгений Патеха
▶︎
Линейная регрессия. Что спросят на собеседовании? ч.1
▶︎
Построение пайплайнов с помощью sklearn или как выделиться на фоне остальных. День 1
▶︎
Лекция 2 | Линейная регрессия, градиентный спуск | Машинное обучение
▶︎
Прикладное машинное обучение 2. CNN for texts. Embeddings for different languages
▶︎
START YOUR TUESDAY WITH FAITH | TODAY GOD IS GIVING YOU UNEXPECTED OPPORTUNITIES | FATHER FREDDY ...
▶︎
Stanford CS229: Machine Learning - Linear Regression and Gradient Descent | Lecture 2 (Autumn 2018)
▶︎
How to Start Coding | Programming for Beginners | Learn Coding | Intellipaat
▶︎
ВРЕМЯ НЕЛЬЗЯ ИЗМЕРИТЬ. Семихатов и Сурдин
▶︎
Лекция 12. AUC, ROC кривые. Логистическая регрессия (Анализ данных на Python. Ч2)
▶︎
Полный Пайплайн (Pipeline) || Машинное Обучение
▶︎
Машинное обучение. Семинар 7. Shap values
▶︎
Tinkoff Data Science Challenge — Станислав Семёнов
▶︎
Machine Learning for Everybody – Full Course
▶︎