Основы машинного обучения, лекция 4 — линейная регрессия
Основы машинного обучения, лекция 4 — метод k ближайших соседей, линейные модели
Математические основы машинного обучения. Лекция 4.
Основные понятия машинного обучения - лекция 4
Дианкин И.Д. - Прикладная математика для машинного обучения - Лекция 4. Введение в мат. анализ
Основы глубинного обучения, лекция 4 — оптимизация в глубинном обучении
Современные методы машинного обучения, лекция 4 — оптимизация в глубинном обучении
Основы глубинного обучения, лекция 4 — Оптимизация в глубинном обучении
Лекция 4. Введение в вероятностный язык построения моделей машинного обучения
Машинное обучение 1, лекция 4 — градиентное обучение, линейная классификация
Прикладные модели машинного обучения. Лекция 4.
Машинное обучение. Лекция 4. Классификация
Курс «Байесовские методы в машинном обучении». Лекция 4 (Дмитрий Ветров)
Основы машинного обучения, группа 4 — семинар 1
Лекция 4 | Основы байесовского вывода | Сергей Николенко | Лекториум
Основы глубинного обучения, лекция 4 — свёртки и свёрточные сети
Машинное обучение 1. Лекция 4
