Перейти к основному содержанию
EDU-MMCS
Вы используете гостевой доступ (
Вход
)
Машинное обучение
В начало
Курсы
Весенний семестр
Прикладная математика и информатика
МО (бак)
Линейные алгоритмы классификации
Презентация. Линейные алгоритмы
Презентация. Линейные алгоритмы
Нажмите на ссылку
05 Линейные алгоритмы.pdf
, чтобы просмотреть файл.
◄ Тест 2. Метрические алгоритмы. Байесовский подход. Логистическая регрессия. Смеси распределений
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
Презентация. Логистическая регрессия и смеси распределений
Лабораторная работа 4. Восстановление плотности
Тест 2. Метрические алгоритмы. Байесовский подход. Логистическая регрессия. Смеси распределений
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 5. Логистическая регрессия. ROC. AUC. One-hot encoding ►