Лекция 4. Логистическая регрессия. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai
For lectures in English, check out this playlist https://bit.ly/2zY6Xe2 Это видео совпадает с https://bit.ly/2qdDsPJ только звук улучшен (Denis Cera, Oleg Butko) ...
Yury Kashnitsky
Лекция 4. Языковое моделирование
Лекция №4 курса «Введение в обработку естественного языка » (осень 2019). Преподаватель — Антон Михайлович Алексеев Страница лекции на ...
Computer Science Center
Алгоритмы и структуры данных 4. Фибоначчиева куча. СНМ
Лектор: Тихомиров 00:05 Введение 01:06 SiftUp в Биномиальной куче 09:10 Повторение Фибоначчиевой кучи 21:08 Оценка количества корней 52:45 ...
Студсовет ФПМИ МФТИ
Лекция 2.2: LogLoss.
Занятие ведёт Григорий Лелейтнер. Ссылки на все части: 1. https://youtu.be/khdaLtu9i-s 3. https://youtu.be/FssgYm7FYM8 4. https://youtu.be/YWr3S1IqnlQ 5.
Deep Learning School
Машинное обучение. Рекомендательные системы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Имеются транзакционные данные о предпочтениях объектов клиентами. Требуется для заданного клиента спрогнозировать, какие объекты для него ...
Компьютерные науки
Машинное обучение. Прогнозирование временных рядов. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Прогнозирование временных рядов – это специальный случай задачи регрессии, в которой объекты выборки линейно упорядочены по времени.
Компьютерные науки
Эвристика. Математика 4 года. Соотношение числа и количества
Математика. 4 года Отработка понятий: больше всего - меньше всего; больше, чем этих предметов Порядковый и количественный счет (один, два, три, ...
Чудо-Чадо Челябинск
Урок 7. Эвристический и формальный способ решения логических задач. Математическая логика
Видеоуроки по информатике Основы математической логики и работы ЭВМ Урок 7. Эвристический и формальный способ решения логических задач ...
INFORMLIC
Data Mining #4 / Логистическая регрессия. Линейные модели классификации [Технострим]
Лекция №4 "Логистическая регрессия. Линейные модели классификации" Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных" или ...
Технострим Mail.Ru Group
Лекция 4. Глобальные признаки
Лекция №4 курса «Анализ изображений и видео, часть 1» (осень 2019). Преподаватель — Алексей Сергеевич Артамонов Страница лекции на сайте ...
Computer Science Center
Машинное обучение 4. SVM, PCA.
Лекция от 5 марта 2019. Лектор: Владислав Гончаренко Ссылка на материалы: https://github.com/ml-mipt/ml-mipt (слайды можно найти в ...
Лекторий ФПМИ
ЭВРИСТИКА
уникальная методика развития ребенка. Является лицензированной программой комплексного дополнительного образования детей от рождения до 7 ...
Evristika
Лекция 3. Классификация, деревья решений. Открытый курс ODS по машинному обучению mlcourse.ai
For lectures in English, check out this playlist https://bit.ly/2zY6Xe2 Это видео совпадает с https://bit.ly/2qfOvrI, только звук улучшен (Denis Cera, Oleg Butko) ...
Yury Kashnitsky
Раскраска графов. Эвристические алгоритмы
В ролике рассмотрены две простые эвристики по раскраске графов. ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ!!!! Рассматриваемые методы являются эвристическими, т.е.
Учим алгоритмы дискретной математики
Машинное обучение. Метод опорных векторов. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Снова линейный классификатор. Принцип максимума ширины зазора между классами приводит к выпуклой задаче квадратичного программирования, ...
Компьютерные науки
Метакогнитивные процессы в психологии — Иван Иванчей
Это видео было опубликовано на сайте ПостНаука (http://postnauka.ru/video/83866). Больше лекций, интервью и статей о фундаментальной науке и ...
ПостНаука
4. Линейные модели и градиентный спуск: лекция
На этом занятии речь пойдёт о таких важных понятиях, как линейные модели в машинном обучении и об алгоритме оптимизации -- градиентном спуске ...
Deep Learning School
Машинное обучение. Нейронные сети и градиентные методы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Любую непрерывную функцию можно приблизить многослойной нейронной сетью с любой заданной точностью. Теоретически, двух слоёв для этого ...
Компьютерные науки
Машинное обучение 8. Intro to Deep Learning
Ссылка на материалы занятия: https://github.com/girafe-ai/ml-mipt/tree/basic_s20/week0_08_Intro_to_DL Семинар: ...
Лекторий ФПМИ
Библиографическая эвристика: результативный интернет-поиск
Вебинар Библиографическая эвристика: результативный интернет-поиск состоялся 25.05.2018 Ведущая вебинара: Татьяна Телегина, ...
БИБЛИОКЛУБ: УНИВЕРСИТЕТСКАЯ БИБЛИОТЕКА ОНЛАЙН
Валерий Бабушкин: Аплифт моделирование
Валерий Бабушкин, Head of Data Science X5 Retail Group про аплифт моделирование и сомнительной пользе моделей оттока.
ML Meetup
Психология Customer Development. Иван Замесин
Умение "касдевить" — проводить интервью с пользователями для проверки гипотез и получения инсайтов — в последнее время становится базовым ...
Управление проектами и продуктом
Прогнозирование продаж интернет-магазина с помощью градиентного бустинга (lightGBM) | Технострим
Мы публикуем самые лучшие и интересные доклады с топовых отраслевых конференций для программистов и разработчиков. Лучшие доклады ...
Технострим Mail.Ru Group
A* - Artificial Intelligence for Robotics
This video is part of an online course, Intro to Artificial Intelligence. Check out the course here: https://www.udacity.com/course/cs271.
Udacity
Высокопроизводительная графовая база данных на основе Couchbase / Дмитрий Леванов (Яндекс)
HighLoad++ Siberia 2018 Тезисы и презентация: http://www.highload.ru/siberia/2018/abstracts/3664 Для показа качественной и релевантной рекламы ...
HighLoad Channel
Способы определения расчетных длин элементов стальных конструкций
Докладчик А.В. Теплых, (SCAD Soft). На вебинаре будут рассмотрены следующие вопросы: расчетные длины и расчет на устойчивость элементов ...
Ассоциация развития стального строительства
Симметрии и законы сохранения — Эмиль Ахмедов
Это видео было опубликовано на сайте ПостНаука (http://postnauka.ru/). Больше лекций, интервью и статей о фундаментальной науке и ученых, ...
ПостНаука
001. Из чего состоит data science и где это нужно в рекомендательных системах - Евгений Соколов
1 ноября в московском офисе Яндекса прошёл митап для начинающих разработчиков машинного обучения. Слайды презентаций опубликованы в ...
Академия Яндекса
#тыжПСИХОЛОГ: Ошибка выжившего или Успешный успех
Как классическое искажение под названием ошибка выжившего может стать преградой на пути к настоящему успеху. О чем не говорят в красивых ...
ты ж ПСИХОЛОГ: Людмила Комашко
АиСД S01E08. Система непересекающихся множеств
Алгоритмы и структуры данных. Семестр 1. Лекция 8. На восьмой лекции мы рассмотрели еще одну полезную структуру данных ‒ систему ...
Pavel Mavrin
Как шутили немецкие солдаты на фронте
В этом видео вашему вниманию будут предложены шутки и анекдоты немецких солдат, когда длилась Вторая мировая. Иными словами - фронтовой ...
ПАМЯТЬ ИСТОРИИ
Алгоритмы и структуры данных в .NET
В ходе вебинара рассматривается вопрос фундаментальной алгоритмической подготовки – от математического обоснования мощности алгоритма до ...
ITVDN
Бутузов В. Ф. - Математический анализ - Предел функции
Глава 2. Предел функции. §2. Определение предела функции.
teach-in
C++ Siberia 2020: Павел Филонов - Защищая C++
В одной статье автор размышляет на тему сравнения языков программирования с различными видами оружия. С++ предлагается сравнять с ...
C++ User Group
Кэширование в HTTP | Курс "Компьютерные сети"
Кэширование редко изменяющихся ресурсов в HTTP. Лекции по курсу "Компьютерные сети" - https://goo.gl/0aIOuf Страница курса ...
Andrey Sozykin
Лекция. Введение в обработку звука.
Занятие ведёт Надя Зуева. --- Deep Learning School при ФПМИ МФТИ Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового ...
Deep Learning School
Шапошников С. В. - Математический анализ I - Предел функции
0:00:10 1. Напоминание прошлой лекции 0:01:43 2. Обобщение теоремы Больцано 0:14:30 3. Множество Кантора 0:22:23 4. Утверждение о множестве ...
teach-in
Машинное обучение. Метрические методы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Метод ближайшего соседа является, пожалуй, самым простым методом классификации. Разбирая один за другим его недостатки, мы приходим к ...
Компьютерные науки
Машинное обучение. Нейронные сети глубокого обучения. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Современный бум искусственных нейронных сетей обязан своим появлением конкурсу по классификации изображений ImageNet. Свёрточные ...
Компьютерные науки
Павел Плесков — Всё о соревнованиях по машинному обучению
Почему лучшие дата-сайентисты проводят бессонные ночи, участвуя в соревнованиях по анализу данных? Зачем тратить свободные выходные на ...
TechTrain
Бутузов В. Ф. - Математический анализ - Криволинейные интегралы (Лекция 15)
1. Криволинейные координаты 2. Кривые, длина кривой 3. Криволинейные интегралы первого рода.
teach-in
Data Mining #2 / Метрики классификации и регрессии. Метод ближайшего соседа [Технострим]
Лекция №2 "Метрики классификации и регрессии. Метод ближайшего соседа". Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов ...
Технострим Mail.Ru Group
