Разбор письменного экзамена ШАД. Задача 9. Индекс ближайшего превосходящего элемента
В этом году мы решили помочь тем, кто готовится к поступлению в Школу анализа данных, и поделиться решениями нескольких заданий из вариантов письменного экзамена, демонстрирующими полезные приёмы.
Каждую неделю мы будем публиковать здесь разбор одной из задач, которые были на письменном экзамене в ШАД в 2019 году. Условия задач и текстовые разборы вы найдёте на сайте: https://yandexdataschool.ru/stepbystep
Видео Разбор письменного экзамена ШАД. Задача 9. Индекс ближайшего превосходящего элемента канала Компьютерные науки
Каждую неделю мы будем публиковать здесь разбор одной из задач, которые были на письменном экзамене в ШАД в 2019 году. Условия задач и текстовые разборы вы найдёте на сайте: https://yandexdataschool.ru/stepbystep
Видео Разбор письменного экзамена ШАД. Задача 9. Индекс ближайшего превосходящего элемента канала Компьютерные науки
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Машинное обучение. Нейронные сети и градиентные методы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
010. Математическая составляющая — Николай Андреев
🔴 ЕГЭ-2021 по физике. Разбор демоверсии
017. Прорывы и тупики в изучении Вселенной – Борис Штерн
074. Чем отличаются data analyst, data engineer и data scientist – Алексей Натёкин
День открытых дверей в Школе анализа данных Яндекс 2019 - Прямая трансляция
Смешанные регрессионные модели в R — Иван Иванчей
01. ИИ без булшита – Александр Крайнов
069. Три истории про машинное обучение в офлайн ритейле – Валерий Бабушкин
02. Кому нужна математика? Понятная лекция о том, как устроен цифровой мир – Андрей Райгородский
Разбор письменного экзамена ШАД. Задача 1. Предел отношения
002. Что такое ШАД – Станислав Федотов
Машинное обучение. Обучение с подкреплением. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Разбор письменного экзамена ШАД. Задача 7. Неравенство для производной
ШАД Яндекс. Где готовят лучших программистов? Школа анализа данных - Программирование
026. Всё, что вы делали не так в проектах с машинным обучением — Михаил Левин
075. Карьера в data science: типичные ошибки на собеседовании – Валерий Бабушкин
002. Презентация ШАД - Сергей Гайфуллин
001. Вводная лекция - К.В. Воронцов