| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/3. Линейные модели/1. Метод максимального правдоподобия.mp4 |
336.8 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/1. Введение/2. Задачи машинного обучения.mp4 |
60.5 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/1. Введение/3. Обучение без учителя.mp4 |
33.8 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/2. Часть 1. Процесс машинного обучения/1. Модель и процесс машинного обучения.mp4 |
37.1 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/2. Часть 1. Процесс машинного обучения/2. Что такое ETL.mp4 |
130.9 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/2. Часть 1. Процесс машинного обучения/3. Что такое EDA.mp4 |
156.3 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/2. Часть 1. Процесс машинного обучения/4. Подготовка данных.mp4 |
285.4 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/2. Часть 1. Процесс машинного обучения/5. Разбиение выборки.mp4 |
212.1 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/2. Часть 1. Процесс машинного обучения/6. Оптимизация гиперпараметров.mp4 |
273.4 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/2. Часть 1. Процесс машинного обучения/7. Недообучение и переобучение.mp4 |
235.8 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/2. Часть 1. Процесс машинного обучения/8. Смещение, разброс и ошибка данных.mp4 |
228.6 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/1. Введение/1. Приветствие.mp4 |
27.1 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/3. Линейные модели/2. Метод наименьших квадратов.mp4 |
125.1 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/3. Линейные модели/3. Аппроксимация пропусков в данных.mp4 |
124.4 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/3. Линейные модели/4. Среднеквадратичная ошибка.mp4 |
142.1 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/3. Линейные модели/5. Метрики и расстояния.mp4 |
177.3 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/3. Линейные модели/6. Линейная регрессия и L1L2-регуляризация.mp4 |
304.5 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/3. Линейные модели/7. BIC и AIC.mp4 |
113.6 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/4. Решающие деревья и ансамбли/1. Ансамблевые модели.mp4 |
251.8 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/4. Решающие деревья и ансамбли/2. Дерево принятия решения.mp4 |
222 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/4. Решающие деревья и ансамбли/3. Случайный лес.mp4 |
134.1 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/4. Решающие деревья и ансамбли/4. Сверхслучайные деревья.mp4 |
197.9 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/4. Решающие деревья и ансамбли/5. Ансамбль стекинга.mp4 |
238.1 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/5. Часть 2. Линейное выделение факторов/1. Линейная регрессия для понижения размерности.mp4 |
280.4 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/5. Часть 2. Линейное выделение факторов/2. Выделение факторов с помощью деревьев решений.mp4 |
176.9 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/5. Часть 2. Линейное выделение факторов/3. Правило локтя и GMM BIC.mp4 |
217.4 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/5. Часть 2. Линейное выделение факторов/4. Оберточные методы.mp4 |
195.1 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/5. Часть 2. Линейное выделение факторов/5. Взаимная информация.mp4 |
184.2 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/1. Ожидаемая продолжительность жизни.mp4 |
219.6 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/1.1 Исходный код.html |
188 B |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/2. Заполнение пропусков экстраполяцией.mp4 |
134.9 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/2.1 Исходный код.html |
192 B |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/3. Согласованность данных.mp4 |
114.7 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/3.1 Исходный код.html |
165 B |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/4. Корреляция данных.mp4 |
162.6 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/4.1 Исходный код.html |
155 B |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/5. Важность признаков.mp4 |
149.9 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/5.1 Исходный код.html |
157 B |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/7. Часть 3. Матричные подходы/1. Метод главных компонент (PCA).mp4 |
88.2 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/7. Часть 3. Матричные подходы/2. Сингулярное разложение (SVD).mp4 |
272.4 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/7. Часть 3. Матричные подходы/3. Принцип максимума энтропии.mp4 |
74.6 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/7. Часть 3. Матричные подходы/4. Анализ независимых компонент (ICA).mp4 |
126.9 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/8. Выделение факторов с помощью матриц/1. Метод главных компонент.mp4 |
146.2 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/8. Выделение факторов с помощью матриц/1.1 Исходный код.html |
168 B |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/8. Выделение факторов с помощью матриц/2. Сингулярное разложение.mp4 |
67.9 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/8. Выделение факторов с помощью матриц/2.1 Исходный код.html |
165 B |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/8. Выделение факторов с помощью матриц/3. Независимые компоненты.mp4 |
97.3 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/8. Выделение факторов с помощью матриц/3.1 Исходный код.html |
165 B |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/8. Выделение факторов с помощью матриц/4. Матричная факторизация.mp4 |
100.1 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/8. Выделение факторов с помощью матриц/4.1 Исходный код.html |
165 B |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/9. Часть 4. Нелинейные подходы/1. Многомерное шкалирование (MDS).mp4 |
134.5 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/9. Часть 4. Нелинейные подходы/2. Расстояние Кульбака-Лейблера.mp4 |
119.5 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/9. Часть 4. Нелинейные подходы/3. t-SNE.mp4 |
233 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/9. Часть 4. Нелинейные подходы/4. UMAP.mp4 |
124.4 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/9. Часть 4. Нелинейные подходы/5. LargeVis.mp4 |
118.9 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/10. Стабилизация выделения факторов/1. Многомерное шкалирование.mp4 |
147.8 MB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/10. Стабилизация выделения факторов/1.1 Исходный код.html |
123 B |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/10. Стабилизация выделения факторов/2. t-SNE.mp4.mtd |
0 B |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/10. Стабилизация выделения факторов/3.1.txt |
276 B |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/10. Стабилизация выделения факторов/3.txt |
2 KB |
| [Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)/10. Стабилизация выделения факторов/rosstat.csv |
159 KB |
Magnet link
