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

Creation Time	Aug. 28, 2023, 7:18 a.m.
Last Access Time	May 7, 2025, 1:38 p.m.
File Size	7.6 GB
Keywords	факторов на Python выделение - Udemy Машинное обучение 2021
Total Requests	442
Total Files	61
Magnet Link	Please wait ...
	Download (Magnet Link) Play (Watch Online)

3. Линейные модели/1. Метод максимального правдоподобия.mp4 336.8 MB
3. Линейные модели/6. Линейная регрессия и L1L2-регуляризация.mp4 304.5 MB
2. Часть 1. Процесс машинного обучения/4. Подготовка данных.mp4 285.4 MB
5. Часть 2. Линейное выделение факторов/1. Линейная регрессия для понижения размерности.mp4 280.4 MB
2. Часть 1. Процесс машинного обучения/6. Оптимизация гиперпараметров.mp4 273.4 MB
7. Часть 3. Матричные подходы/2. Сингулярное разложение (SVD).mp4 272.4 MB
4. Решающие деревья и ансамбли/1. Ансамблевые модели.mp4 251.8 MB
4. Решающие деревья и ансамбли/5. Ансамбль стекинга.mp4 238.1 MB
2. Часть 1. Процесс машинного обучения/7. Недообучение и переобучение.mp4 235.8 MB
9. Часть 4. Нелинейные подходы/3. t-SNE.mp4 233.0 MB
2. Часть 1. Процесс машинного обучения/8. Смещение, разброс и ошибка данных.mp4 228.6 MB
4. Решающие деревья и ансамбли/2. Дерево принятия решения.mp4 222.0 MB
6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/1. Ожидаемая продолжительность жизни.mp4 219.6 MB
5. Часть 2. Линейное выделение факторов/3. Правило локтя и GMM BIC.mp4 217.4 MB
2. Часть 1. Процесс машинного обучения/5. Разбиение выборки.mp4 212.1 MB
4. Решающие деревья и ансамбли/4. Сверхслучайные деревья.mp4 197.9 MB
5. Часть 2. Линейное выделение факторов/4. Оберточные методы.mp4 195.1 MB
5. Часть 2. Линейное выделение факторов/5. Взаимная информация.mp4 184.2 MB
3. Линейные модели/5. Метрики и расстояния.mp4 177.3 MB
5. Часть 2. Линейное выделение факторов/2. Выделение факторов с помощью деревьев решений.mp4 176.9 MB
6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/4. Корреляция данных.mp4 162.6 MB
2. Часть 1. Процесс машинного обучения/3. Что такое EDA.mp4 156.3 MB
6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/5. Важность признаков.mp4 149.9 MB
10. Стабилизация выделения факторов/1. Многомерное шкалирование.mp4 147.8 MB
8. Выделение факторов с помощью матриц/1. Метод главных компонент.mp4 146.2 MB
3. Линейные модели/4. Среднеквадратичная ошибка.mp4 142.1 MB
6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/2. Заполнение пропусков экстраполяцией.mp4 134.9 MB
9. Часть 4. Нелинейные подходы/1. Многомерное шкалирование (MDS).mp4 134.5 MB
4. Решающие деревья и ансамбли/3. Случайный лес.mp4 134.1 MB
2. Часть 1. Процесс машинного обучения/2. Что такое ETL.mp4 130.9 MB
7. Часть 3. Матричные подходы/4. Анализ независимых компонент (ICA).mp4 126.9 MB
3. Линейные модели/2. Метод наименьших квадратов.mp4 125.1 MB
9. Часть 4. Нелинейные подходы/4. UMAP.mp4 124.4 MB
3. Линейные модели/3. Аппроксимация пропусков в данных.mp4 124.4 MB
9. Часть 4. Нелинейные подходы/2. Расстояние Кульбака-Лейблера.mp4 119.5 MB
9. Часть 4. Нелинейные подходы/5. LargeVis.mp4 118.9 MB
6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/3. Согласованность данных.mp4 114.7 MB
3. Линейные модели/7. BIC и AIC.mp4 113.6 MB
8. Выделение факторов с помощью матриц/4. Матричная факторизация.mp4 100.1 MB
8. Выделение факторов с помощью матриц/3. Независимые компоненты.mp4 97.3 MB
7. Часть 3. Матричные подходы/1. Метод главных компонент (PCA).mp4 88.2 MB
7. Часть 3. Матричные подходы/3. Принцип максимума энтропии.mp4 74.6 MB
8. Выделение факторов с помощью матриц/2. Сингулярное разложение.mp4 67.9 MB
1. Введение/2. Задачи машинного обучения.mp4 60.5 MB
2. Часть 1. Процесс машинного обучения/1. Модель и процесс машинного обучения.mp4 37.1 MB
1. Введение/3. Обучение без учителя.mp4 33.8 MB
1. Введение/1. Приветствие.mp4 27.1 MB
10. Стабилизация выделения факторов/rosstat.csv 158.6 KB
10. Стабилизация выделения факторов/3.txt 1.5 KB
10. Стабилизация выделения факторов/3.1.txt 276 bytes
6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/2.1 Исходный код.html 192 bytes
6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/1.1 Исходный код.html 188 bytes
8. Выделение факторов с помощью матриц/1.1 Исходный код.html 168 bytes
6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/3.1 Исходный код.html 165 bytes
8. Выделение факторов с помощью матриц/2.1 Исходный код.html 165 bytes
8. Выделение факторов с помощью матриц/3.1 Исходный код.html 165 bytes
8. Выделение факторов с помощью матриц/4.1 Исходный код.html 165 bytes
6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/5.1 Исходный код.html 157 bytes
6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/4.1 Исходный код.html 155 bytes
10. Стабилизация выделения факторов/1.1 Исходный код.html 123 bytes
10. Стабилизация выделения факторов/2. t-SNE.mp4.mtd 0 bytes

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

File List

Download Torrent

Related Resources

Copyright Infringement