Актуальность
Качество изложения
Лекции
Лекция 1: Вводная лекция
Лекция 2: Метрические методы классификации
Лекция 3: Практическое занятие к лекции №2
Лекция 4: Линейные модели классификации
Лекция 5: Задача регрессии
Лекция 6: Практическое занятие к лекциям № 3 и 4
Лекция 7: Общие вопросы. Решающие деревья. Домашние задания
Курс еще будет дополняться, следите за плейлистом
_______________________________________
Почитать по теме
«Теоретический минимум по Computer Science. Все что нужно программисту и разработчику», Фило В
«Математические основы машинного обучения и прогнозирования», Вьюгин В
_______________________________________
Источник: Дико образ
Оставьте свой отзыв
Базовый функционал бесплатный, платные тарифы с экспортом кода.
