Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Линейная регрессия. Что спросят на собеседовании? ч.1

Автор: Start Career in DS

Загружено: 2021-09-23

Просмотров: 51692

Описание:

0:00 - О чём видео, дисклеймер
0:39 - План видео
1:09 - Что такое линейная регрессия? Основные идеи и особенности алгоритма
2:57 - Нужно ли предобрабатывать признаки моя линейных моделей? Если да, то как?
4:57 - Что подразумевается под fit() и predict() в линейных моделях?
7:45 - В чём заключаются базовые предположения линейной регрессии и откуда они берутся?
9:21 - Что такое регуляризация и как можно использовать её для отбора признаков?

Канал в tg: https://t.me/start_ds
Подсчёт производных матричных функционалов по векторному аргументу: http://mathhelpplanet.com/static.php?...
Про зануление коэффициентов в L1: https://explained.ai/regularization/L...
Про теорему Гаусса-Маркова (и не только) в курсе от ODS: https://habr.com/ru/company/ods/blog/...

Линейная регрессия. Что спросят на собеседовании? ч.1

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Линейная регрессия. Что внутри sklearn? Зачем градиентный спуск? Что спросят на собеседовании? ч.2

Линейная регрессия. Что внутри sklearn? Зачем градиентный спуск? Что спросят на собеседовании? ч.2

Логистическая регрессия, самое простое объяснение!

Логистическая регрессия, самое простое объяснение!

Линейная Регрессия для Дата Саентиста

Линейная Регрессия для Дата Саентиста

Математика #1 | Корреляция и регрессия

Математика #1 | Корреляция и регрессия

ТОП-25 вопросов на собеседовании в Data Science: как отвечать, чтобы получить оффер | Часть 1

ТОП-25 вопросов на собеседовании в Data Science: как отвечать, чтобы получить оффер | Часть 1

Регуляризация простыми словами | L1, L2, Elastic Net | Lasso, Ridge | Машинное обучение

Регуляризация простыми словами | L1, L2, Elastic Net | Lasso, Ridge | Машинное обучение

Функционалы потерь и метрики регрессии. Простым языком!

Функционалы потерь и метрики регрессии. Простым языком!

Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности

Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

Лекция 10 Прогнозирование временных рядов

Лекция 10 Прогнозирование временных рядов

Тренировки по ML. Лекция 2: Линейная регрессия и регуляризация

Тренировки по ML. Лекция 2: Линейная регрессия и регуляризация

РЕАЛИЗАЦИЯ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ | Линейная регрессия | LinearRegression | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

РЕАЛИЗАЦИЯ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ | Линейная регрессия | LinearRegression | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Задача из вступительных Стэнфорда

Задача из вступительных Стэнфорда

[DeepLearning | видео 1] Что же такое нейронная сеть?

[DeepLearning | видео 1] Что же такое нейронная сеть?

И снова обман века! Чёрные дыры нас обманули. Сингулярности не существует

И снова обман века! Чёрные дыры нас обманули. Сингулярности не существует

О ЗАДАЧАХ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И ML-ПАРАДИГМАХ || кластеризация, классификация, регрессия, DR

О ЗАДАЧАХ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И ML-ПАРАДИГМАХ || кластеризация, классификация, регрессия, DR

Лекция 8. Линейная регрессия

Лекция 8. Линейная регрессия

Основы машинного обучения, лекция 5 — обучение линейной регрессии, регуляризация

Основы машинного обучения, лекция 5 — обучение линейной регрессии, регуляризация

Почему труд больше не гарантирует достойную жизнь — объясняем простыми словами

Почему труд больше не гарантирует достойную жизнь — объясняем простыми словами

Что такое полиномиальная регрессия? Душкин объяснит

Что такое полиномиальная регрессия? Душкин объяснит

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]