Udemy Машинное обучение выделение факторов на Python 2021 Лине ные модели Аппроксимация пропусков данных mp4

Udemy Машинное обучение выделение факторов на Python 2021
Лине ные модели Аппроксимация пропусков данных mp4

Name	[Udemy] Машинное обучение - выделение факторов на Python (2021)	DOWNLOAD Copy Link Trouble downloading? see How To
Total Size	8.1 GB
Total Files	61
Hash	0EE831C0C3191886F17A9C2290D403960C46C44F

/3. Линейные модели/3. Аппроксимация пропусков в данных.mp4	130.4 MB
/3. Линейные модели/5. Метрики и расстояния.mp4	185.9 MB
/3. Линейные модели/2. Метод наименьших квадратов.mp4	131.2 MB
/3. Линейные модели/1. Метод максимального правдоподобия.mp4	353.2 MB
/3. Линейные модели/4. Среднеквадратичная ошибка.mp4	149.0 MB
/3. Линейные модели/7. BIC и AIC.mp4	119.1 MB
/3. Линейные модели/6. Линейная регрессия и L1L2-регуляризация.mp4	319.3 MB
/1. Введение/2. Задачи машинного обучения.mp4	63.5 MB
/2. Часть 1. Процесс машинного обучения/4. Подготовка данных.mp4	299.3 MB
/1. Введение/3. Обучение без учителя.mp4	35.4 MB
/1. Введение/1. Приветствие.mp4	28.4 MB
/4. Решающие деревья и ансамбли/3. Случайный лес.mp4	140.6 MB
/4. Решающие деревья и ансамбли/1. Ансамблевые модели.mp4	264.0 MB
/4. Решающие деревья и ансамбли/5. Ансамбль стекинга.mp4	249.6 MB
/9. Часть 4. Нелинейные подходы/3. t-SNE.mp4	244.4 MB
Showing first 15 files of 61 total files