Udemy Машинное обучение выделение факторов на Python 2021 Часть Матричные подходы Сингулярное разложение SVD mp4

Udemy Машинное обучение выделение факторов на Python 2021
Часть Матричные подходы Сингулярное разложение SVD 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

/7. Часть 3. Матричные подходы/2. Сингулярное разложение (SVD).mp4	285.7 MB
/7. Часть 3. Матричные подходы/1. Метод главных компонент (PCA).mp4	92.5 MB
/9. Часть 4. Нелинейные подходы/1. Многомерное шкалирование (MDS).mp4	141.0 MB
/7. Часть 3. Матричные подходы/3. Принцип максимума энтропии.mp4	78.2 MB
/7. Часть 3. Матричные подходы/4. Анализ независимых компонент (ICA).mp4	133.0 MB
/9. Часть 4. Нелинейные подходы/2. Расстояние Кульбака-Лейблера.mp4	125.3 MB
/8. Выделение факторов с помощью матриц/2. Сингулярное разложение.mp4	71.2 MB
/9. Часть 4. Нелинейные подходы/3. t-SNE.mp4	244.4 MB
/9. Часть 4. Нелинейные подходы/5. LargeVis.mp4	124.7 MB
/9. Часть 4. Нелинейные подходы/4. UMAP.mp4	130.5 MB
/2. Часть 1. Процесс машинного обучения/5. Разбиение выборки.mp4	222.4 MB
/5. Часть 2. Линейное выделение факторов/4. Оберточные методы.mp4	204.5 MB
/2. Часть 1. Процесс машинного обучения/3. Что такое EDA.mp4	163.9 MB
/3. Линейные модели/5. Метрики и расстояния.mp4	185.9 MB
/2. Часть 1. Процесс машинного обучения/2. Что такое ETL.mp4	137.3 MB
Showing first 15 files of 61 total files