#777 Год выпуска: 2014 Производитель: Школа анализа данных. Яндекс. Автор: Воронцов Константин Вячеславович Продолжительность: >30 часов Тип раздаваемого материала: Видеоурок Язык: Русский
Описание: Свежая запись лекций курса по машинному обучению Школы анализа данных Яндекса 2014-го года.
Содержание
01. Вводная лекция 02. Метрические алгоритмы классификации 03. Логические алгоритмы классификации 04. Линейные методы классификации: метод стохастического градиента 05. Линейные методы классификации: метод опорных векторов 06. Методы восстановления регрессии 07. Нелинейная регрессия, непараметрическая регрессия, нестандартные функции потерь 08. Прогнозирование временных рядов 09. Байесовская теория классификации и методы восстановления плотности 10. Байесовская теория классификации и методы восстановления плотности (продолжение) 11. Байесовская теория классификации (окончание). Логистическая регрессия. Восстановление смеси плотностей 12. Методы поиска ассоциативных правил 13. Обобщающая способность. Методы отбора признаков 14. Нейронные сети 15. Композиции классификаторов 16. Композиции классификаторов (продолжение) 17. Активное обучение 18. Методы обучения ранжированию (Learning to rank) 19. Коллаборативная фильтрация 20. Методы кластеризации 21. Обучение с подкреплением 22. Вероятностные тематические модели коллекций текстовых документов 23. Вероятностные тематические модели коллекций текстовых документов (продолжение) 24. Методы частичного обучения
Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 9
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете добавлять вложения
Ресурс не предоставляет электронные версии произведений, а занимается лишь коллекционированием и каталогизацией ссылок, присылаемых и публикуемых на форуме нашими читателями. Если вы являетесь правообладателем какого-либо представленного материала и не желаете чтобы ссылка на него находилась в нашем каталоге, свяжитесь с нами и мы незамедлительно удалим её. Файлы для обмена на трекере предоставлены пользователями сайта, и администрация не несёт ответственности за их содержание. Просьба не заливать файлы, защищенные авторскими правами, а также файлы нелегального содержания!