3.5 Regularized Least Squares (UvA - Machine Learning 1 - 2020)

4.1 Выбор модели (UvA - Машинное обучение 1 - 2020)

Regularization Part 1: Ridge (L2) Regression

Solving l1 Regularized Least Squares via Proximal Gradient Descent

3.1 Linear Regression With Basis Functions (UvA - Machine Learning 1 - 2020)

Machine Learning 1 (2020)

MLE vs OLS | Maximum likelihood vs least squares in linear regression

6.3 Дискриминантные функции (UvA - Машинное обучение 1 - 2020)

Наименьшие квадраты с использованием матриц | Лекция 26 | Матричная алгебра для инженеров

Владимир Пастухов*. Без посредников / 16.01.26

Regularization - Explained!

Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях

Regularized Least Squares

Что такое СПИН? спин 1/2 и 3/2

Robust, Interpretable Statistical Models: Sparse Regression with the LASSO

Least Squares Solutions and Deriving the Normal Equation | Linear Algebra

Что такое метод наименьших квадратов?

9.3 Интермеццо: Множители Лагранжа (UvA - Машинное обучение 1 - 2020)

Least squares I: Matrix problems

2.3 Maximum Likelihood (UvA - Machine Learning 1 - 2020)

Регуляризация Лассо против Риджа против Эластичной Сети Переобучение Недообучение Смещение и Дисп...