Настройте меню в панели администратора

Курсы и лекции по мобильной разработке

Учебный план курса

Машинное обучение: 001. Вводная лекция 01:24:00
Машинное обучение: 002. Метрические методы классификации 01:25:00
Машинное обучение: 003. Логические алгоритмы классификации 01:23:00
Машинное обучение: 004. Линейные методы классификации: метод стохастического градиента 01:19:00
Машинное обучение: 005. Линейные методы классификации: метод опорных векторов 01:24:00
Машинное обучение: 006. Методы восстановления регрессии 01:23:00
Машинное обучение: 007. Нелинейная регрессия 01:18:00
Машинное обучение: 008. Прогнозирование временных рядов 01:10:00
Машинное обучение: 009. Байесовская теория классификации и методы восстановления плотности 01:19:00
Машинное обучение: 010. Байесовская теория классификации и методы восстановления плотности 01:01:00
Машинное обучение: 011. Байесовская теория классификации. Логическая регрессия. Восстановление смеси плотностей 01:21:00
Машинное обучение: 012. Методы поиска ассоциативных правил 01:10:00
Машинное обучение: 013. Обобщающая способность. Методы отбора признаков 00:57:00
Машинное обучение: 014. Нейронные сети 01:15:00
Машинное обучение: 015. Композиция классификаторов. Часть 1 01:32:00
Машинное обучение: 016. Композиция классификаторов. Часть 2 01:15:00
Машинное обучение: 017. Активное обучение 01:04:00
Машинное обучение: 018. Методы обучения ранжированию 01:10:00
Машинное обучение: 019. Коллаборативная фильтрация 01:21:00
Машинное обучение: 020. Методы кластеризации 01:33:00
Машинное обучение: 021. Обучение с подкреплением 01:19:00
Машинное обучение: 022. Вероятностные тематические модели коллекций текстовых документов. Часть 1 01:12:00
Машинное обучение: 023. Вероятностные тематические модели коллекций текстовых документов. Часть 2 01:27:00
Машинное обучение: 024. Методы частичного обучения 01:32:00