#14. Вероятностный взгляд на L1 и L2-регуляризаторы | Машинное обучение
Постановка задачи машинного обучения с вероятностной (байесовской) точки зрения. Вероятностное понимание работы L1 и L2-регуляризаторов.
Инфо-сайт: https://proproprogs.ru/ml
Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu
Видео #14. Вероятностный взгляд на L1 и L2-регуляризаторы | Машинное обучение канала selfedu
Инфо-сайт: https://proproprogs.ru/ml
Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu
Видео #14. Вероятностный взгляд на L1 и L2-регуляризаторы | Машинное обучение канала selfedu
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
#31. Обработка исключений. Введение | Уроки ООП C++ЕГЭ. Производные с нуля: сложная функция#14. Тонкая настройка и контроль процесса обучения через метод fit() | Tensorflow 2 уроки#12. Арифметические операции +=, -=, *=, /=, %= | Язык C для начинающих#21. Директивы #include и условной компиляции | Язык C для начинающих#23. Контейнер map библиотеки STL в C++ | Структуры данных#30. Операторы static_cast и dynamic_cast | Уроки ООП C++#27. Множественное наследование. Порядок вызова конструкторов и деструкторов | Уроки ООП C++#9. Функция scanf() для форматированного ввода | Язык C для начинающих#20 Модификаторы private и protected, переопределение методов, полиморфизм | Java для начинающих#7. Добавляем случайности в L-систему | Фракталы на Python#16. Оператор switch множественного выбора. Ключевое слово break | Язык C для начинающих#38. Введение в Python Data Classes (часть 2) | Объектно-ориентированное программирование Python#5. L-система с ветвлениями. Рисуем деревья и травы | Фракталы на Python#45. Нейронные сети. Краткое введение в теорию | Машинное обучение#18. Переопределение операции (). Функторы | Уроки ООП C++ЕГЭ. Профиль. Решение типовых заданий на распределение ресурсовСтереометрия для ЕГЭ: 5 - виды фигур в стереометрии, их объемы и площадиОГЭ Ященко 2015. Вариант 9, задача №19. ОтветВариант 7 Задание 6 ЕГЭ 2016 Математика, И В Ященко 36 вариантов Решение Ответ