Перейти к основному содержанию
EDU-MMCS
Вы используете гостевой доступ (
Вход
)
Машинное обучение
В начало
Курсы
Весенний семестр
Прикладная математика и информатика
МО (бак)
Байесовский подход к обучению
Презентация. Логистическая регрессия и смеси распр...
Презентация. Логистическая регрессия и смеси распределений
Нажмите на ссылку
04 Логистич регр и смеси.pdf
, чтобы просмотреть файл.
◄ Презентация. Байесовский подход
Перейти на...
Перейти на...
Онлайн-учебник по машинному обучению от ШАД
Презентация. История
Презентация. Основные понятия
Пробное тестирование
Лабораторная работа 1. Введение в анализ данных на Python
Лабораторная работа 2. Основные понятия
Тест 1. Основные понятия
Презентация. Метрические алгоритмы
Лабораторная работа 3. Ленивое обучение
Презентация. Байесовский подход
Лабораторная работа 4. Восстановление плотности
Тест 2. Метрические алгоритмы. Байесовский подход. Логистическая регрессия. Смеси распределений
Презентация. Линейные алгоритмы
Лабораторная работа 5. Логистическая регрессия. ROC. AUC. One-hot encoding
Тест 3. Линейные алгоритмы классификации. ROC, PR-кривые
Презентация. Регрессия
Презентация. Логические методы
Тест 4. Регрессия. Логические методы
Презентация. SVM
Лабораторная работа 6. SVM. Natural language processing
Лабораторная работа 4. Восстановление плотности ►