Базовые принципы машинного обучения на примере линейной и логистической регрессии (Павел Нестеров)

На данном занятии будут изучены базовые принципы машинного обучения и две базовые модели. Будет дан подробный математический анализ линейной и логистической регрессии вместе с реализацией на языке python и библиотеке numpy.
Лекция так же включает в себя введение в библиотеку Sklearn, которая является основным рабочим инструментом машинного обучения при работе с малыми данными.

https://aiarlabs.com/

Видео Базовые принципы машинного обучения на примере линейной и логистической регрессии (Павел Нестеров) канала AIAR Labs