Загрузка страницы
Главная
О городе
Карта города
Расписание транспорта
Новости
Новости города
Сообщить новость
Фотогалерея
Слайдшоу
Разместить фото
Объявления
Разместить объявление
Правила размещения
Статьи
Лучшие статьи
Популярные статьи
Комментируемые статьи
ТОП авторов
Облако тегов
Правила публикации
Опубликовать статью
Организации
Новости организаций
Разместить организацию
Мои организации
Правила размещения
Форум
Новое на форуме
Популярные темы
Правила форума
Знакомства
Новые фото
Лучшие фото
Заметки пользователей
Правила
Сервисы
Прогноз погоды
Отправка SMS
Курсы валют
Опросы, голосования
Последние комментарии
Кулинарные рецепты
Заметки пользователей
Online радио
Информеры на Ваш сайт
Развлечения
Видео
Flash-игры
Обои
Архив аватарок
Сонник
Цитаты с ICQ и чатов
Смешные статусы ICQ
Анекдоты
Афоризмы
Смешные истории
Стишки-страшилки
Приметы
Интересные факты
Книга рекордов Гиннесса
SMS-приколы
Прикольные надписи
Тосты, поздравления
Гороскоп на 4 дня
Календарь праздников
Охота и рыбалка
Все видео
Новые видео
Популярные видео
Категории видео
Авто
Видео-блоги
ДТП, аварии
Для маленьких
Еда, напитки
Животные
Закон и право
Знаменитости
Игры
Искусство
Комедии
Красота, мода
Кулинария, рецепты
Люди
Мото
Музыка
Мультфильмы
Наука, технологии
Новости
Образование
Политика
Праздники
Приколы
Природа
Происшествия
Путешествия
Развлечения
Ржач
Семья
Сериалы
Спорт
Стиль жизни
ТВ передачи
Танцы
Технологии
Товары
Ужасы
Фильмы
Шоу-бизнес
Юмор
Regularization and Ridge Regression for Supervised Learning
Видео
Regularization and Ridge Regression for Supervised Learning
канала
Barry Van Veen
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:
Введите адрес ссылки:
Введите адрес видео с YouTube:
Зарегистрируйтесь
или
войдите
с
Информация о видео
8 декабря 2020 г. 11:00:06
00:21:09
Barry Van Veen
Правообладателям
Жалоба
Комментарии
Поделиться
Другие видео канала
Proximal Gradient Descent Algorithms
Supervised Contrastive Learning
Regularization Part 1: Ridge (L2) Regression
James H. Simons: Mathematics, Common Sense and Good Luck
The Machine Learning Process
Lecture 10.5 — Advice For Applying Machine Learning | Regularization And Bias Variance — [Andrew Ng]
The Two-Dimensional Discrete Cosine Transform
Representing Functions as Inner Products
Yann LeCun: "Energy-Based Self-Supervised Learning"
Solving the Least-Squares Problem Using Geometry
Fitting Models to Data and Matrix Multiplication
BYOL: Bootstrap Your Own Latent: A New Approach to Self-Supervised Learning (Paper Explained)
The secrets of learning a new language | Lýdia Machová
Ridge, Lasso and Elastic-Net Regression in R
Lecture 7.1 — Regularization | The Problem Of Overfitting — [ Machine Learning | Andrew Ng]
Subspaces in Machine Learning
Kernel Regression
Bhavana Dalvi: Semi Supervised Learning In Realistic Settings
Patterns in Data and Outer Products
Статистика портала
Страницу в закладки
Мои закладки
Все заметки
Новая заметка
Страницу в заметки