Перейти к основному содержанию
Боковая панель
Тел. : +7(812) 346-48-37
E-mail :
kgsemenova@etu.ru
Вы используете гостевой доступ (
Вход
)
Русский (ru)
Русский (ru)
English (en)
简体中文 (zh_cn)
Машинное обучение (09.04.01, 2021)
В начало
Курсы
Учебные курсы
09.04.01, 2021 Грант ИИ «Применение искусственного интеллекта в физиологии и медицине» 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника»
Машинное обучение (09.04.01, 2021)
Введение в машинное обучение и основные понятия статистики. Первичная обработка данных
Видеолекции
Видеолекции
Отметить как выполненный
Задачи и модели машинного обучения
Представление данных для машинного обучения
Основные понятия математической статистики
Постановка проблемы и простейшие способы ее решения
Замечание об использовании метрики
Использование коэффициента корреляции для восстановления данных
Применение метрик и КК в рекомендательных системах
Постановка проблемы
Методы, анализирующие признаки по отдельности
Критерий Шовене Chauvenet
Поиск выбросов без использования среднего и отклонения
Методы, анализирующие несколько признаков
Последнее изменение: Пятница, 8 апреля 2022, 12:30
◄ Конспект лекции
Перейти на...
Перейти на...
Объявления
Фонд оценочных средств
Конспект лекции
Методические рекомендации и план проведения занятия
Методические материалы по практическим работам
Конспект лекции
Видеолекции
Конспект лекции
Видеолекции
Конспект лекции
Видеолекции
Конспект лекции
Видеолекции
Конспект лекции
Видеолекции
Методические рекомендации и план проведения занятия ►
Машинное обучение (09.04.01, 2021)
Общее
Введение в машинное обучение и основные понятия статистики. Первичная обработка данных
Кластеризация
Линейная регрессия и ее обобщения
Задача классификации
Вероятностные алгоритмы, байесовские классификаторы
Отбор оптимального числа признаков и ансамбли алгоритмов
В начало
Календарь