Машинное Обучение
Машинное обучение — 6. Методы восстановления регрессии 23:58
Машинное обучение — 8. Прогнозирование временных рядов 10:00
Машинное обучение — 16. Композиции классификаторов (продолжение) 14:25
Машинное обучение — 10. Метод опорных векторов (SVM) 49:55
Машинное обучение — 20. Методы кластеризации 32:28
Машинное обучение — 5. Линейные методы классификации: метод опорных векторов 23:03
Машинное обучение — 8. LASSO, случайные DFT проекции 52:25
Машинное обучение — 5. Сэмплирование пространства параметров 09:32
Машинное обучение — 6. Генетические алгоритмы, Differential evolution 00:48
Машинное обучение — 10. Байесовская теория классификации и методы восстановления плотности 00:58
Владимир Мосин — О свободно распространяемом программном обеспечении в анализе данных и машинном обучении, о том, что сообщество датасайентистов — это неформальное сообщество, и о том, как проводятся соревнования по анализу данных и машинному обучению 07:02
Машинное обучение — 17. Активное обучение 03:55
Машинное обучение — 9. Байесовская теория классификации и методы восстановления плотности 18:57
Артем Юров — 28-09-2016 Кошмары 21 века: искусственный интеллект и машинное обучение (Научная среда) 23:43
Машинное обучение — 18. Методы обучения ранжированию 10:41
Машинное обучение — 3. Логические алгоритмы классификации 22:50
Иван Ямщиков — Разведопрос о машинном обучении 46:24
Машинное обучение — 3. Оценка методов обучения с учителем 54:51
Информационный поиск — 10. Машинное обучение для ранжирования 13:03
Алексей Драль — Большие данные и машинное обучение 23:58
Машинное обучение — 21. Обучение с подкреплением 19:24
Машинное обучение — 11. Байесовская теория классификации. Логическая регрессия. Восстановление смеси плотностей 21:33
Введение в компьютерное зрение — 4. Классификация изображений и введение в машинное обучение 24:26
Владимир Мосин — О том, что для работы в анализе данных и машинном обучении не обязательно знать весь Питон, достаточно знать циклы и массивы 01:47
Машинное обучение — 2. Один эксперимент 27:04
Машинное обучение — 7. Нелинейная регрессия 18:55
Машинное обучение — 1. Введение 50:18
Газета Бумага — Невидимая рука машинного обучения - YouTube 09:29
Владимир Мосин — О поступлении в магистратуру по анализу данных и машинному обучению, о конкурсе при поступлении и о своих глобальных целях 02:01
Владимир Мосин — Проблемные задачи 02:12
Валерий Петров — Рефлексивный паттерн машинного обучения с экзотической особенностью секвенции 06:49
Машинное обучение — 2. Метрические методы классификации 25:51
Машинное обучение — 7. Линейная регрессия. Логистическая регрессия. Линейный дискриминантный анализ (LDA) и его вариации. 21:54
Машинное обучение — 13. Обобщающая способность. Методы отбора признаков 57:01
3DNews — 3DNews Daily 919: наглядно про машинное обучение, робот-тренер Forpheus, несостоявшаяся Lumia 435 03:50
Машинное обучение — 4. Некоторые способы построения целевой функции 37:45
Машинное обучение — 7. Нелинейная регрессия 18:55
Blaaamp! feat. Benth — Машинное обучение (prod. by mosem, g0g) 01:25
Денис Баталов — Как предотвратить уход пользователей с помощью машинного обучения 34:59