Udemy Машинное обучение выделение факторов на Python 2021

Udemy Машинное обучение выделение факторов на Python 2021

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/
1. Метод максимального правдоподобия.mp4	353.2 MB
2. Метод наименьших квадратов.mp4	131.2 MB
3. Аппроксимация пропусков в данных.mp4	130.4 MB
4. Среднеквадратичная ошибка.mp4	149.0 MB
5. Метрики и расстояния.mp4	185.9 MB
6. Линейная регрессия и L1L2-регуляризация.mp4	319.3 MB
7. BIC и AIC.mp4	119.1 MB
/1. Введение/
2. Задачи машинного обучения.mp4	63.5 MB
3. Обучение без учителя.mp4	35.4 MB
1. Приветствие.mp4	28.4 MB
/2. Часть 1. Процесс машинного обучения/
1. Модель и процесс машинного обучения.mp4	38.9 MB
2. Что такое ETL.mp4	137.3 MB
3. Что такое EDA.mp4	163.9 MB
4. Подготовка данных.mp4	299.3 MB
5. Разбиение выборки.mp4	222.4 MB
6. Оптимизация гиперпараметров.mp4	286.7 MB
7. Недообучение и переобучение.mp4	247.3 MB
8. Смещение, разброс и ошибка данных.mp4	239.7 MB
/4. Решающие деревья и ансамбли/
1. Ансамблевые модели.mp4	264.0 MB
2. Дерево принятия решения.mp4	232.8 MB
3. Случайный лес.mp4	140.6 MB
4. Сверхслучайные деревья.mp4	207.5 MB
5. Ансамбль стекинга.mp4	249.6 MB
/5. Часть 2. Линейное выделение факторов/
1. Линейная регрессия для понижения размерности.mp4	294.0 MB
2. Выделение факторов с помощью деревьев решений.mp4	185.5 MB
3. Правило локтя и GMM BIC.mp4	227.9 MB
4. Оберточные методы.mp4	204.5 MB
5. Взаимная информация.mp4	193.2 MB
/6. Исследование ожидаемой продолжительности жизни/
1. Ожидаемая продолжительность жизни.mp4	230.3 MB
1.1 Исходный код.html	0.2 KB
2. Заполнение пропусков экстраполяцией.mp4	141.5 MB
2.1 Исходный код.html	0.2 KB
3. Согласованность данных.mp4	120.3 MB
3.1 Исходный код.html	0.2 KB
4. Корреляция данных.mp4	170.5 MB
4.1 Исходный код.html	0.2 KB
5. Важность признаков.mp4	157.2 MB
5.1 Исходный код.html	0.2 KB
/7. Часть 3. Матричные подходы/
1. Метод главных компонент (PCA).mp4	92.5 MB
2. Сингулярное разложение (SVD).mp4	285.7 MB
3. Принцип максимума энтропии.mp4	78.2 MB
4. Анализ независимых компонент (ICA).mp4	133.0 MB
/8. Выделение факторов с помощью матриц/
1. Метод главных компонент.mp4	153.3 MB
1.1 Исходный код.html	0.2 KB
2. Сингулярное разложение.mp4	71.2 MB
2.1 Исходный код.html	0.2 KB
3. Независимые компоненты.mp4	102.0 MB
3.1 Исходный код.html	0.2 KB
4. Матричная факторизация.mp4	105.0 MB
4.1 Исходный код.html	0.2 KB
/9. Часть 4. Нелинейные подходы/
1. Многомерное шкалирование (MDS).mp4	141.0 MB
2. Расстояние Кульбака-Лейблера.mp4	125.3 MB
3. t-SNE.mp4	244.4 MB
4. UMAP.mp4	130.5 MB
5. LargeVis.mp4	124.7 MB
/10. Стабилизация выделения факторов/
1. Многомерное шкалирование.mp4	155.0 MB
1.1 Исходный код.html	0.1 KB
2. t-SNE.mp4.mtd	0.0 KB
3.1.txt	0.3 KB
3.txt	1.6 KB
rosstat.csv	162.4 KB
Total files 61