13.2 Filter Methods for Feature Selection -- Variance Threshold (L13: Feature Selection)

13.3.1 L1-regularized Logistic Regression as Embedded Feature Selection (L13: Feature Selection)

13.4.1 Рекурсивное исключение признаков (L13: Выбор признаков)

The Power of Ensemble Learning: How to Use Stacking for Better Machine Learning Models

Моделирование Монте-Карло

13.1 The Different Categories of Feature Selection (L13: Feature Selection)

13.0 Introduction to Feature Selection (L13: Feature Selection)

Краткое объяснение больших языковых моделей

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

13.4.2 Важность перестановки признаков (L13: Выбор признаков)

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

Объяснение всех основных методов отбора признаков в машинном обучении

13.4.4 Sequential Feature Selection (L13: Feature Selection)

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

Доступное объяснение ROC и AUC!

Почему мы верим телефонным мошенникам? — Семихатов, Ениколопов

Bag of Words - Feature Extraction in Natural Language Processing (BoW in NLP)

13.4.3 Feature Permutation Importance Code Examples (L13: Feature Selection)

Machine Learning-Bias And Variance In Depth Intuition| Overfitting Underfitting

13.3.2 Decision Trees & Random Forest Feature Importance (L13: Feature Selection)

Feature Selection Techniques Easily Explained | Machine Learning