Семинар. Model Selection

Published 2020-10-13

Download video MP4 360p

Recommendations

23:44

Введение в нейронные сети. Часть 1. История развития Deep Learning
25:03

Разведочный Анализ Данных (Exploratory Data Analysis, EDA) || Машинное Обучение
07:17

Как бы я учил программирование сейчас?
10:05

Метрики машинного обучения
1:07:43

Python developer собеседование с задачей уровня хард из Яндекса . Ян Желанов
23:54

Почему электроны на самом деле не падают на атомное ядро?
28:01

C++ Разработчик учит Python
1:11:28

Лекция 1. Введение в машинное обучение.
22:15

🧪🧪🧪🧪Прорыв в технологии Варп-двигателя.
31:39

Квантовая механика: Мир, который ты никогда не поймешь | Level One
49:25

Градиентный Бустинг с нуля на Python
1:22:39

Машинное обучение 1. Introduction. Naive Bayes, kNN.
13:30

Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]
33:00

Главная загадка квантовой механики
1:14:53

ТПМС / Лекция 1 / Вводная лекция
15:24

Градиентный бустинг с нуля на Python / Data Science
23:19

🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)
20:13

🧪🧪🧪🧪 Доказательство реальности квантового мира. (Часть 1. Квантуемость, спин, прибор Штерна-Герлаха)
31:13

Лекция. Решающие деревья

Семинар. Model Selection

Download video MP4 360p

Введение в нейронные сети. Часть 1. История развития Deep Learning

Разведочный Анализ Данных (Exploratory Data Analysis, EDA) || Машинное Обучение

Как бы я учил программирование сейчас?

Метрики машинного обучения

Python developer собеседование с задачей уровня хард из Яндекса . Ян Желанов

Почему электроны на самом деле не падают на атомное ядро?

C++ Разработчик учит Python

Лекция 1. Введение в машинное обучение.

🧪🧪🧪🧪Прорыв в технологии Варп-двигателя.

Квантовая механика: Мир, который ты никогда не поймешь | Level One

Градиентный Бустинг с нуля на Python

Машинное обучение 1. Introduction. Naive Bayes, kNN.

Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]

Главная загадка квантовой механики

ТПМС / Лекция 1 / Вводная лекция

Градиентный бустинг с нуля на Python / Data Science

🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)

🧪🧪🧪🧪 Доказательство реальности квантового мира. (Часть 1. Квантуемость, спин, прибор Штерна-Герлаха)

Лекция. Решающие деревья

В.Г.Спокойный. Model Selection. Lecture 1. 16.02.2015

В.Г.Спокойный. Model Selection. Lecture 5. 2.03.2015

В.Г.Спокойный. Model Selection. Lecture 4. 24.02.2015

В.Г.Спокойный. Model Selection. Lecture 6. 3.03.2015

В.Г.Спокойный. Model Selection. Lecture 3. 23.02.2015

Marco Ferreira - Seminar - "Objective Bayesian model selection for Gaussian hierarchical models..."

Model Selection with Python: An Introduction to Hyper Parameter Tuning

В.Г.Спокойный. Model Selection. Lecture 2. 17.02.2015

Why do we split data into train test and validation sets?

7. Model Selection for Offline Reinforcement Learning: Practical Considerations for Hlthcre Settings

Local Methods and Model Selection - Lorenzo Rosasco

Model Selection and Bayesian Inference: GPRS Summer School Lecture 3

Resource-Efficient Deep Learning Model Selection on Apache Spark

Niklas Willrich. Model selection by Lepski's method for penalized likelihood