Data Mining #3 / Линейные модели регрессии [Технострим]

Published 2019-11-22

Download video MP4 360p
Download video MP4 720p

Recommendations

1:51:44

Data Mining #4 / Логистическая регрессия. Линейные модели классификации [Технострим]
25:14

КАК РАБОТАЮТ ДЕРЕВЬЯ | СТРУКТУРЫ ДАННЫХ
17:18

Урок Шаталова В.Ф. Практикум по решению задач. Геометрия 8-9 классов.
1:02:27

Мелководье глубокого обучения
58:18

Математика. Приемы быстрого счета.
1:23:08

Neo4j (Graph Database) Crash Course
56:08

Корреляционно-регрессионный анализ многомерных данных в Excel
1:04:27

Евгений Борисов — Spring-потрошитель, часть 1
45:36

SOLID ПРИНЦИПЫ простым языком (много примеров)
06:02

Принцип работы ультразвукового аппарата. Пьезокерамика.
17:07

LoRA explained (and a bit about precision and quantization)
49:10

Kalman Filter for Beginners, Part 1 - Recursive Filters & MATLAB Examples
38:57

Нормальные формы баз данных: Объясняем на пальцах
52:43

Docker Для Начинающих за 1 Час | Docker с Нуля
40:08

The Most Important Algorithm in Machine Learning
27:06

BPMN за 25 минут (основы нотации и как ее учить)
38:01

Логирование: оставь print позади
1:19:57

Практика языка C (МФТИ, 2023-2024). Завершение: вычислимость.
28:18

Fine-tuning Large Language Models (LLMs) | w/ Example Code

Data Mining #3 / Линейные модели регрессии [Технострим]

Download video MP4 360p

Download video MP4 720p

Data Mining #4 / Логистическая регрессия. Линейные модели классификации [Технострим]

КАК РАБОТАЮТ ДЕРЕВЬЯ | СТРУКТУРЫ ДАННЫХ

Урок Шаталова В.Ф. Практикум по решению задач. Геометрия 8-9 классов.

Мелководье глубокого обучения

Математика. Приемы быстрого счета.

Neo4j (Graph Database) Crash Course

Корреляционно-регрессионный анализ многомерных данных в Excel

Евгений Борисов — Spring-потрошитель, часть 1

SOLID ПРИНЦИПЫ простым языком (много примеров)

Принцип работы ультразвукового аппарата. Пьезокерамика.

LoRA explained (and a bit about precision and quantization)

Kalman Filter for Beginners, Part 1 - Recursive Filters & MATLAB Examples

Нормальные формы баз данных: Объясняем на пальцах

Docker Для Начинающих за 1 Час | Docker с Нуля

The Most Important Algorithm in Machine Learning

BPMN за 25 минут (основы нотации и как ее учить)

Логирование: оставь print позади

Практика языка C (МФТИ, 2023-2024). Завершение: вычислимость.

Fine-tuning Large Language Models (LLMs) | w/ Example Code

Data Mining #2 / Метрики классификации и регрессии. Метод ближайшего соседа [Технострим]

Лекция 2. Методы решения задачи классификации и регрессии

Data Mining #1 / Задачи Data Mining [Технострим]

Data Mining #6 / Решающие деревья [Технострим]

3. Data Mining. Методы снижения размерности 1

Data Mining #7 / Обработка естественного языка [Технострим]

Data Mining, Лекция №6

Data Mining #5 / Метод опорных векторов [Технострим]

Введение в анализ данных, лекция 4 — линейная регрессия

Data Mining (Техносфера, 1 семестр)

Семинар 2. Линейные модели, регуляризация и оптимизация градиентным спуском.

Data Mining #9 / Задача кластеризации [Технострим]

Data mining, Лекция №7

Data Mining In Action. Обучение с учителем (решающие деревья и ансамбли)

Data mining 3 Trailer

Data Mining In Action. Обучение с учителем (часть 1)

7. ИНФОПОИСК 2. Машинное обучение в ранжировании. Часть 1 | Технострим

Вебинар «Практические задачи Data Mining: проблемы и решения»