Артамонов С.А. - Машинное обучение для решения прикладных задач - 4. Линейные модели ML
00:00 Заставка
00:15 Тема лекции: линейные модели ML
04:32 Линейные модели классификации
20:00 Проблема оптимизации
34:17 SVM (support vectors machine, метод опорных векторов)
59:42 SVM: достоинства и недостатки
01:00:16 Логистическая регрессия
01:04:40 Обучение модели
01:07:02 Алгоритм градиентного спуска
01:13:37 Логистическая регрессия: достоинства и недостатки
01:14:55 Линейные модели регрессии
01:22:11 Матричная запись
01:24:49 Подбор параметров
01:26:38 Scaling
01:30:46 Классификация рукописных цифр
01:32:18 Завершение
Ссылка на плейлист YT:
Ссылка на плейлист VK:
#мгу #мфк #интеллект #computer #computereducation #machinelearning #learning