ПЗАД2020. Лекция 14. Подготовка данных (часть 1) Published 2020-12-30 Download video MP4 360p Download video MP4 720p Recommendations 1:18:03 ПЗАД2020. Лекция 15. Подготовка данных (часть 2) 28:00 Что такое микросервисы 👨💻 Основные принципы и паттерны 23:44 Чому алгоритми важливі? Розберемо на прикладі 1:57:58 Олександр Філоненко - Війна і Сад. Лекція 1 1:28:26 Постструктурализм и постмодерн. Деррида, Фуко, Делез 56:47 Дискретна математика, лекція 01: множини, властивості множин, парадокс Бертрана 35:33 Основы Ассемблера, часть #01. О чём этот курс 27:40 ЯК ВИВЧИТИ АНГЛІЙСЬКУ: неочевидні ОСОБЛИВОСТІ МОЗКУ, що справді працюють 1:37:58 Дальняя навигация птиц: методы изучения и нейробиологические основы 41:32 MVVM в Android на практике 28:28 Предобработка данных 16:27 Что пишут на языке программирования C++? 1:04:33 Трансляция программирования 3:12:21 Адаптивная верстка сайта с нуля для начинающих. Объяснение действий. HTML CSS 43:53 Матриці та дії над ними 2:09:56 Первый язык программирования: как не ошибиться с выбором? Бесплатная онлайн лекция 36:48 Як зрозуміти АРТИКЛЬ | Граматика та історія англійської мови Similar videos 13:01 Подготовка (pre-processing) данных 1:14:41 Лекция 9. Кейс: подготовка данных для анализа 1:38:24 ПЗАД2020. Лекция 11. Скоринговые функции ошибки 1:15:49 ПЗАД2020. Лекция 13. Метрики качества: многоклассовые задачи 1:21:58 ПЗАД2020. Лекция 25. Важность признаков в ансамблях деревьев 18:43 10.2 Data preprocessing - предварительная обработка данных 1:21:34 Лекция 4. Подготовка данных и индексирование 1:18:49 ПЗАД2020. Лекция 17. Генерация признаков (часть 2) 2:10:36 ПЗАД2020. Лекция 26. Градиентный бустинг 53:39 Основы машинного обучения, лекция 13 — бэггинг и случайные леса 12:55 Евгений Барабошкин: Подготовка данных для задачи классификации изображений горных пород 46:32 ML System Design - Подготовка и отбор признаков 1:34:46 Лекция по курсу ММО - 17.03.2021, масштабирование, обработка выбросов 20:40 Что такое категориальные переменные и кодировка данных? 40:59 #DataScience, Леонид Кулигин, Тренировка моделей машинного обучения на больших объемах данных 25:51 Методы борьбы с переобучением (уменьшение размера, регуляризация весов, прореживание) 23:29 5.2. Загрузка и первичная обработка исходных данных 40:32 Преподавание анализа данных и машинного обучения для студентов всех направлений, Евгений Соколов More results