ACCURACY | МЕТРИКИ КЛАССИФИКАЦИИ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ Published 2021-10-22 Download video MP4 360p Recommendations 15:42 PRECISION, RECALL, CONFUSION MATRIX, ТОЧНОСТЬ, ПОЛНОТА, МАТРИЦА ОШИБОК | МЕТРИКИ КЛАССИФИКАЦИИ 12:26 ПЕРЕОБУЧЕНИЕ И НЕДООБУЧЕНИЕ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ | overfitting, underfitting для регрессии 19:16 MICRO, MACRO, WEIGHTED УСРЕДНЕНИЕ | ДЛЯ КАКИХ ЗАДАЧ | МЕТРИКИ КЛАССИФИКАЦИИ 32:41 EDA, РАЗВЕДОЧНЫЙ И ПЕРВИЧНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ | MATPLOTLIB, SEABORN 21:35 КЛАССИФИКАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ на Python. ТОП-7 АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ на Практике! 11:03 F-SCORE, F1-SCORE, Fbeta-SCORE, F-МЕРА, F1-МЕРА, Fбета-МЕРА | МЕТРИКИ КЛАССИФИКАЦИИ 13:27 МЕТРИКИ РЕГРЕССИИ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ | MAE, MSE, RMSE, R2, коэффициент детерминации. 14:39 ROC-AUC, ROC-CURVE, ROC-КРИВАЯ | МЕТРИКИ КЛАССИФИКАЦИИ 35:26 Метрики качества классификации: accuracy, precision, recall, F-score 12:50 Что такое полиномиальная регрессия? Душкин объяснит 28:36 Что такое ISO и как его правильно выбирать 36:49 РЕАЛИЗАЦИЯ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ | Линейная регрессия | LinearRegression | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ 1:00:37 Профессор физики Michio Kaku - #лекция для инженеров компании Гугл 08:05 Машинное обучение и анализ данных — что это такое? 19:07 ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ (DecisionTreeClassifier) | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ 16:32 ТОП вопросы с СОБЕСЕДОВАНИЯ на Data Science / Дисбаланс классов, ROC-AUC, Градиентный бустинг 10:49 Точность и полнота 12:44 Каковы задачи машинного обучения? Душкин объяснит 11:18 КАК УСТРОЕН ПРОЕКТ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ, ЭТАПЫ ПРОЕКТА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЕ, ПРОЕКТ МЛ 1:51:36 Тренировки по ML. Лекция 3: Линейная классификация, метод максимального правдоподобия Similar videos 04:45 Оценка классификация в машинном обучении [False positive vs False Negative] Какие метрики? 37:53 Метрики точности моделей в машинном обучении: precision, recall, ROC AUC - Дмитрий Хизбуллин// PASV 14:11 #23. Показатели precision и recall. F-мера | Машинное обучение 15:01 Использование метрик Data Science accuracy, precision, recall, Fмера для классификации котировок 10:05 Метрики машинного обучения 1:30:04 Артамонов С.А.- Машинное обучение для решения прикладных задач - 7. Метрики качества классификации 14:39 PR-AUC, PR-CURVE, PR-КРИВАЯ, PRECISION RECALL КРИВАЯ | МЕТРИКИ КЛАССИФИКАЦИИ 1:15:21 Классификация. Метрики. Лекция 7. 10:24 Урок 7 Метрики качества для задач классификации 17:07 Лекция 8. Precision, Recall, F1. Сравнение с Accuracy 1:24:41 Лекция 7. Метрики качества классификации. Сергей Артамонов 11:25 #28. Многоклассовая классификация. Методы one-vs-all и all-vs-all | Машинное обучение 1:20:34 Машинное обучение 1, лекция 6 — метрики качества классификации 13:47 Разделение Данных и Метрики || Машинное Обучение 1:10:45 Машинное обучение 1, лекция 6 — метрики качества классификации, логистическая регрессия More results