Загрузка страницы
Все видеоНовые видеоПопулярные видеоКатегории видео

Лекция 4. Логистическая регрессия. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai

For lectures in English, check out this playlist https://bit.ly/2zY6Xe2

Это видео совпадает с https://bit.ly/2qdDsPJ только звук улучшен (Denis Cera, Oleg Butko)

На 4-ой лекции обсудим еще один важный класс алгоритмов классификации – линейные модели. В отдельности обсудим логистическую регрессию. Посмотрим на нее в действии в соревновании Kaggle Inclass https://goo.gl/H79R8H по идентификации пользователя по последовательности посещения веб-сайтов – воспроизведем 2 бенчмарка.

Сайт курса https://mlcourse.ai
О курсе на Хабре https://goo.gl/NDG9d2
4-ая тема на Хабре https://goo.gl/QHHt95
Jupyter-notebooks в репозитории курса https://goo.gl/5ZsYtH
Демо-версия задания https://bit.ly/3yhWQNI

Видео Лекция 4. Логистическая регрессия. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai канала Yury Kashnitsky
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
28 октября 2018 г. 15:02:58
02:36:37
Yury Kashnitsky
Теги
Правообладателям
Жалоба
Комментарии
Другие видео канала
Лекция 5. Случайный лес. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.aiЛекция 5. Случайный лес. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.aiЛогистическая регрессияЛогистическая регрессияWhat is One Hot EncodingWhat is One Hot EncodingMy Journey: How I Became The World's First 4x (and 3x) Grand Master On KaggleMy Journey: How I Became The World's First 4x (and 3x) Grand Master On KaggleЛогит и пробит моделиЛогит и пробит моделиЛекция 12. AUC, ROC кривые. Логистическая регрессия (Анализ данных на Python. Ч2)Лекция 12. AUC, ROC кривые. Логистическая регрессия (Анализ данных на Python. Ч2)Лекция 3. Классификация, деревья решений. Открытый курс ODS по машинному обучению mlcourse.aiЛекция 3. Классификация, деревья решений. Открытый курс ODS по машинному обучению mlcourse.aiПрикладное машинное обучение 1. Intro to NLP. Word embeddingsПрикладное машинное обучение 1. Intro to NLP. Word embeddingsmlcourse.ai. Lecture -1. Outroductionmlcourse.ai. Lecture -1. OutroductionОбъяснение и реализация логистической регрессии на Python с нуляОбъяснение и реализация логистической регрессии на Python с нуляWeight of Evidence & Information Values|Logistic RegressionWeight of Evidence & Information Values|Logistic Regression(3/14) 5. Кредитный скоринг и алгоритмы для классификации. Зачем нужна логистическая регрессия(3/14) 5. Кредитный скоринг и алгоритмы для классификации. Зачем нужна логистическая регрессияXGBoost Model in Python | Tutorial | Machine LearningXGBoost Model in Python | Tutorial | Machine LearningЛекция 6. Регрессия, регуляризация. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.aiЛекция 6. Регрессия, регуляризация. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.aiЛекция 2.3: Логистическая регрессия.Лекция 2.3: Логистическая регрессия.Лекция 1. Pandas. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.aiЛекция 1. Pandas. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.aiЛекция 22: Факторный анализЛекция 22: Факторный анализHow to jump into Data ScienceHow to jump into Data Science
Статистика портала
Яндекс.Метрика
© 2008-2024 «Информационно-развлекательный портал города Верхняя Салда»
| Карта портала | Реклама | Контакты | Сообщить об ошибке | Соглашения
salda.ws salda.ws@mail.ru
Сейчас на сайте: 512 Статистика портала