589689.xyz

[Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)

  • 收录时间:2021-04-11 17:10:29
  • 文件大小:8GB
  • 下载次数:1
  • 最近下载:2021-04-11 17:10:29
  • 磁力链接:
立即下载 复制链接

文件列表

  1. 3. Линейные модели/1. Метод максимального правдоподобия.mp4 337MB
  2. 3. Линейные модели/6. Линейная регрессия и L1L2-регуляризация.mp4 305MB
  3. 2. Часть 1. Процесс машинного обучения/4. Подготовка данных.mp4 285MB
  4. 5. Часть 2. Линейное выделение факторов/1. Линейная регрессия для понижения размерности.mp4 280MB
  5. 2. Часть 1. Процесс машинного обучения/6. Оптимизация гиперпараметров.mp4 273MB
  6. 7. Часть 3. Матричные подходы/2. Сингулярное разложение (SVD).mp4 272MB
  7. 4. Решающие деревья и ансамбли/1. Ансамблевые модели.mp4 252MB
  8. 4. Решающие деревья и ансамбли/5. Ансамбль стекинга.mp4 238MB
  9. 2. Часть 1. Процесс машинного обучения/7. Недообучение и переобучение.mp4 236MB
  10. 9. Часть 4. Нелинейные подходы/3. t-SNE.mp4 233MB
  11. 2. Часть 1. Процесс машинного обучения/8. Смещение, разброс и ошибка данных.mp4 229MB
  12. 4. Решающие деревья и ансамбли/2. Дерево принятия решения.mp4 222MB
  13. 6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/1. Ожидаемая продолжительность жизни.mp4 220MB
  14. 5. Часть 2. Линейное выделение факторов/3. Правило локтя и GMM BIC.mp4 217MB
  15. 2. Часть 1. Процесс машинного обучения/5. Разбиение выборки.mp4 212MB
  16. 4. Решающие деревья и ансамбли/4. Сверхслучайные деревья.mp4 198MB
  17. 5. Часть 2. Линейное выделение факторов/4. Оберточные методы.mp4 195MB
  18. 5. Часть 2. Линейное выделение факторов/5. Взаимная информация.mp4 184MB
  19. 3. Линейные модели/5. Метрики и расстояния.mp4 177MB
  20. 5. Часть 2. Линейное выделение факторов/2. Выделение факторов с помощью деревьев решений.mp4 177MB
  21. 6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/4. Корреляция данных.mp4 163MB
  22. 2. Часть 1. Процесс машинного обучения/3. Что такое EDA.mp4 156MB
  23. 6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/5. Важность признаков.mp4 150MB
  24. 10. Стабилизация выделения факторов/1. Многомерное шкалирование.mp4 148MB
  25. 8. Выделение факторов с помощью матриц/1. Метод главных компонент.mp4 146MB
  26. 3. Линейные модели/4. Среднеквадратичная ошибка.mp4 142MB
  27. 6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/2. Заполнение пропусков экстраполяцией.mp4 135MB
  28. 9. Часть 4. Нелинейные подходы/1. Многомерное шкалирование (MDS).mp4 134MB
  29. 4. Решающие деревья и ансамбли/3. Случайный лес.mp4 134MB
  30. 2. Часть 1. Процесс машинного обучения/2. Что такое ETL.mp4 131MB
  31. 7. Часть 3. Матричные подходы/4. Анализ независимых компонент (ICA).mp4 127MB
  32. 3. Линейные модели/2. Метод наименьших квадратов.mp4 125MB
  33. 9. Часть 4. Нелинейные подходы/4. UMAP.mp4 124MB
  34. 3. Линейные модели/3. Аппроксимация пропусков в данных.mp4 124MB
  35. 9. Часть 4. Нелинейные подходы/2. Расстояние Кульбака-Лейблера.mp4 120MB
  36. 9. Часть 4. Нелинейные подходы/5. LargeVis.mp4 119MB
  37. 6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/3. Согласованность данных.mp4 115MB
  38. 3. Линейные модели/7. BIC и AIC.mp4 114MB
  39. 8. Выделение факторов с помощью матриц/4. Матричная факторизация.mp4 100MB
  40. 8. Выделение факторов с помощью матриц/3. Независимые компоненты.mp4 97MB
  41. 7. Часть 3. Матричные подходы/1. Метод главных компонент (PCA).mp4 88MB
  42. 7. Часть 3. Матричные подходы/3. Принцип максимума энтропии.mp4 75MB
  43. 8. Выделение факторов с помощью матриц/2. Сингулярное разложение.mp4 68MB
  44. 1. Введение/2. Задачи машинного обучения.mp4 61MB
  45. 2. Часть 1. Процесс машинного обучения/1. Модель и процесс машинного обучения.mp4 37MB
  46. 1. Введение/3. Обучение без учителя.mp4 34MB
  47. 1. Введение/1. Приветствие.mp4 27MB
  48. 10. Стабилизация выделения факторов/rosstat.csv 159KB
  49. 10. Стабилизация выделения факторов/3.txt 2KB
  50. 10. Стабилизация выделения факторов/3.1.txt 276B
  51. 6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/2.1 Исходный код.html 192B
  52. 6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/1.1 Исходный код.html 188B
  53. 8. Выделение факторов с помощью матриц/1.1 Исходный код.html 168B
  54. 6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/3.1 Исходный код.html 165B
  55. 8. Выделение факторов с помощью матриц/2.1 Исходный код.html 165B
  56. 8. Выделение факторов с помощью матриц/3.1 Исходный код.html 165B
  57. 8. Выделение факторов с помощью матриц/4.1 Исходный код.html 165B
  58. 6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/5.1 Исходный код.html 157B
  59. 6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/4.1 Исходный код.html 155B
  60. 10. Стабилизация выделения факторов/1.1 Исходный код.html 123B
  61. 10. Стабилизация выделения факторов/2. t-SNE.mp4.mtd 0B