Линейная регрессия. Что внутри sklearn? Зачем градиентный спуск? Что спросят на собеседовании? ч.2
Автор: Start Career in DS
Загружено: 2021-12-02
Просмотров: 10430
Канал в tg: https://t.me/start_ds
00:00 - Про первую часть
00:25 - План видео
00:35 - Reminder первой части
01:43 - Как считается решение линейной регрессии в sklearn?
04:55 - Можно ли посчитать аналитическое решение с регуляризацией?
05:40 - Как находится оптимизационное решение (градиентный спуск)?
08:37 - Пара слов про стохастический градиентный спуск
09:15 - Каковы самые популярные реализации линейной регрессии?
10:22 - Можно ли из линейной регрессии сделать нелинейную?
Статья Александра Дьяконова: https://dyakonov.org/2019/10/31/линей...
Про LAPACK: http://www.netlib.org/lapack/lug/node...
Лекция Константина Воронцова: • Машинное обучение. Многомерная линейная ре... (которая почему-то названа другим именем)
Разделяй и встаствуй в SVD основан на: https://en.wikipedia.org/wiki/Divide-...
Ноутбук с реализацией градиентного спуска: https://www.kaggle.com/residentmario/...
Документация sklearn.linear_model: https://scikit-learn.org/stable/modul...
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке:
![[DeepLearning | видео 2] Градиентный спуск: как учатся нейронные сети](https://ricktube.ru/thumbnail/f9oDe4Yq4E0/mqdefault.jpg)
