введение в обучение 2
Apr. 13th, 2021 04:52 pm![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
kobakВ продолжение https://kobak.livejournal.com/116294.html. Курс закончился, все лекции доступны на Ютьюбе: https://www.youtube.com/playlist?list=PL05umP7R6ij35ShKLDqccJSDntugY4FQT
01 - Baby steps towards linear regression
02 - Multiple linear regression and SVD
03 - Likelihood, bias, and variance
04 - Regularization and cross-validation
05 - Logistic regression
06 - Linear discriminant analysis
07 - Neural networks and deep learning
08 - Boosting, bagging, and random forests
09 - Clustering and expectation-maximization
10 - Principal component analysis
11 - Manifold learning and t-SNE
Слайды выложил на https://dkobak.github.io.
В последней лекции немного рассказываю о том, чем занимаюсь сам.
Выглядит это примерно так:
01 - Baby steps towards linear regression
02 - Multiple linear regression and SVD
03 - Likelihood, bias, and variance
04 - Regularization and cross-validation
05 - Logistic regression
06 - Linear discriminant analysis
07 - Neural networks and deep learning
08 - Boosting, bagging, and random forests
09 - Clustering and expectation-maximization
10 - Principal component analysis
11 - Manifold learning and t-SNE
Слайды выложил на https://dkobak.github.io.
В последней лекции немного рассказываю о том, чем занимаюсь сам.
Выглядит это примерно так:
